Nos últimos anos, uma das maiores preocupações mundiais está voltada para o desenvolvimento das chamadas superbactérias, que são bactérias resistentes contra uma variedade de antibióticos. Essa situação se torna problemática devido a presença de vários desses microrganismos estarem ligados a infecções graves, que podem ser até mesmo letais, e a crescente falta de tratamentos eficazes contra essas bactérias.
Como as bactérias adquirem essa capacidade? As bactérias são organismos com uma capacidade de adaptação impressionante. Ao entrar em contato com um composto nocivo continuadamente/frequentemente, como o antibiótico, depois de algumas gerações determinadas bactérias podem desenvolver mutações genéticas que permitam sua sobrevivência naquele ambiente prejudicial.
Um dos principais motivos para a ocorrência de superbactérias que temos é, em parte, culpa nossa. O uso irresponsável e desregulado de antibióticos para tratar doenças e sua aplicação na agricultura contribuiu para o aumento do contato dos microrganismos aos principais antibióticos comercializados, diminuindo a eficácia desses medicamentos.
Já relatamos os principais problemas dessas superbactérias e algumas soluções biotecnológicas possíveis nesse texto. Agora, podemos aumentar essa lista com uma inovação biotecnológica somente possível com o desenvolvimento de Inteligências Artificiais (ou I.A.) e do Machine Learning (para saber mais clique aqui)!
Pesquisadores do MIT criaram um algoritmo para ser utilizado por uma inteligência artificial (I.A.) com base em compostos químicos que possuíam estruturas características de um antibiótico, e, assim que a I.A. “aprendeu” qual padrão deveria procurar, foi colocada para pesquisar em um banco de mais de 100 milhões de compostos químicos, ainda não categorizados, como medicamentos utilizados contra infecções bacterianas.
Em questão de dias, a Inteligência Artificial foi capaz de encontrar candidatos promissores. Os pesquisadores também incluíram um segundo algoritmo que treinasse a I.A. para filtrar, dentro destes compostos candidatos, aqueles com baixa toxicidade a saúde humana. E uma molécula foi encontrada, diferente estruturalmente de qualquer outro antibiótico.
Esse potente composto químico, e possível novo antibiótico, foi apelidado de “halicina”, em homenagem a Inteligência Artificial HAL 9000 do filme “2001 – Uma Odisseia no Espaço”, e possuía registros de ter sido utilizada em estudos anteriores como um possível medicamento para diabetes.
Os resultados utilizando a “halicina”como antibiótico em laboratório demonstraram sua capacidade de atuar contra várias espécies bacterianas, inclusive já caracterizadas como superbactérias, entre elas: Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, e Mycobacterium tuberculosis.
A única bactéria que o composto não conseguiu eliminar foi a Pseudomonas aeruginosa, a qual é uma das superbactérias mais resistentes e a responsável por infecções pulmonares – e um das mais perigosas de serem contraídas, principalmente em ambientes hospitalares.
A maneira que esse composto atua nas superbactérias também anima os pesquisadores, uma vez que a probabilidade dos microrganismos adquirirem uma resistência contra a halicina é mais baixa quando comparado a antibióticos comuns/comercializados.
Os estudos indicam que a halicina atua impedindo o habilidade das células bacterianas de manter um gradiente eletroquímico em suas membranas, fator importantíssimo na produção de energia e sobrevivência das células. Os pesquisadores acreditam que um composto que atua inativando um mecanismo ligado a membrana celular será muito mais complexo para as bactérias desenvolverem uma resistência ao longo de próximas gerações.
Apesar de ainda não estar sendo utilizada em testes clínicos, a halicina já foi testada em ratos infectados por A. baumannii, e os resultados foram positivos: dentro de 24 horas o novo antibiótico conseguiu tratar completamente os mamíferos da infecção. Além disso, enquanto alguns testes laboratoriais apresentam bactérias desenvolvendo resistência contra antibióticos convencionais após dois ou três, mesmo após 30 dias de experimento a halicina ainda se mostrava eficaz contra as bactérias testadas, sem nenhuma resistência aparente.
Os resultados dessa pesquisa do MIT trazem esperança para um quadro mundial crítico, em que estudos de 2019 das Nações Unidas já indicavam um aumento expressivo de mortes por ano, até 2050, por infecções bacterianas resistentes a medicamentos.
Os cientistas estão cientes da urgência, tanto que novas pesquisas feitas pelo instituto já isolaram mais 23 compostos químicos com capacidades similares a halicina, e futuros estudos pretendem fazer uso da Inteligência Artificial para encontrar compostos que possam ser capazes de atacar somente bactérias específicas – prevenindo assim, que a flora intestinal humana saia prejudicada.
São notícias animadoras para o futuro da ciência e da saúde humana, com a junção de inovações tecnológicas e a biotecnologia! O que achou dessa técnica de pesquisa? Conta pra gente nos comentários!
Referências:
CURY, M. E. Exame Ciência – Inteligência artificial descobre antibiótico que mata superbactérias. Disponível em: <https://exame.abril.com.br/ciencia/inteligencia-artificial-descobre-antibiotico-que-mata-superbacterias/>. Acesso em 23/02/2020
TRAFTON, A. MIT News Office – Artificial intelligence yields new antibiotic. Disponível em (em inglês): <http://news.mit.edu/2020/artificial-intelligence-identifies-new-antibiotic-0220>. Acesso em 29/02/2020
NATURE, News. Powerful antibiotics discovered using AI. Disponível em (em inglês): <https://www.nature.com/articles/d41586-020-00018-3>. Acesso em 29/02/2020ONU, Nações Unidas Brasil. Doenças resistentes a medicamentos poderão causar 10 milhões de mortes por ano no mundo. Disponível em: <https://nacoesunidas.org/doencas-resistentes-a-medicamentos-poderao-causar-10-milhoes-de-mortes-por-ano-no-mundo/>. Acesso em 03/03/2020
