Como o IBM IA pode ajudar pesquisadores e médicos a acelerar o projeto de moléculas para novos antibióticos

Como o IBM IA pode ajudar pesquisadores e médicos a acelerar o projeto de moléculas para novos antibióticos 1

A saúde de hoje precisa do conhecimento de amanhã. Médicos, pesquisadores, instituições e laboratórios têm a oportunidade de impulsionar a inovação em saúde com soluções de inteligência artificial, tecnologias de nuvem híbrida, automação e, em breve, computação quântica.

Por exemplo, a resistência aos antibióticos é uma grande ameaça à saúde humana, especialmente durante a atual pandemia. Esse desafio – que afeta mais de três milhões de pessoas que são infectadas por bactérias ou fungos resistentes a antibióticos a cada ano apenas nos Estados Unidos – também é uma preocupação na América Latina. Por sua vez, a Organização Mundial da Saúde está trabalhando em uma iniciativa global, que inclui países da América Latina, para coordenar uma resposta a este enorme problema1.

No entanto, muito poucos novos antibióticos estão sendo desenvolvidos para substituir aqueles que não funcionam mais. Isso ocorre porque o design de drogas é um processo extremamente difícil e demorado: há mais combinações químicas possíveis de uma nova molécula do que átomos no Universo.

Abrindo o caminho para a era da descoberta acelerada, a equipe de pesquisa da IBM desenvolveu um sistema de inteligência artificial que pode ajudar a acelerar o projeto de moléculas para novos antibióticos. E funciona: em «Acelerando a descoberta de antimicrobianos com modelos gerativos profundamente controláveis ​​e dinâmica molecular«, publicado na Nature Biomedical Engineering, a equipe descreve como foi usado para criar dois novos peptídeos antimicrobianos não tóxicos (AMPs) com um grande Panelagengiva de amplo espectro. Os peptídeos são moléculas pequenas, são cadeias curtas de aminoácidos, que são os blocos de construção das proteínas. A abordagem da equipe supera outros métodos de design de AMP líderes em quase 10%.

Além dos antibióticos, este sistema A IA generativa pode acelerar o processo de criação das melhores moléculas possíveis para novos medicamentos e materiais, permitindo que os cientistas usem IA para descobrir e desenvolver melhores candidatos para medicamentos e terapias mais eficazes para doenças, materiais para absorver e sequestrar carbono para ajudar a combater as mudanças climáticas, materiais para produção e armazenamento de energia mais inteligentes e muito mais. Para combater esses desafios, devemos acelerar a taxa de descoberta de moléculas novas e funcionais em escala.

A equipe de pesquisa da IBM usou um modelo generativo de IA chamado autocoder gerador profundo para aprender sobre a vasta gama de moléculas peptídicas conhecidas. O modelo capturou informações significativas, permitindo a exploração além dos modelos antimicrobianos conhecidos. Os pesquisadores então aplicaram Atributo latente controlado Amostragem de espaço (CLaSS), um método computacional desenvolvido recentemente para gerar novas moléculas de peptídeos com propriedades personalizadas. Em seguida, usando classificadores de aprendizagem profunda, eles rastrearam moléculas antimicrobianas candidatas geradas por AI para atributos-chave adicionais, como atividade de amplo espectro e toxicidade ou a presença de novas características físico-químicas indicativas de ligação estável e peptídeo-membrana.

Em 48 dias, a abordagem de design molecular alimentado por IA para acelerar a descoberta permitiu à equipe identificar, sintetizar e testar experimentalmente 20 novos candidatos a peptídeos antimicrobianos gerados por IA. Dois deles mostraram-se muito potentes contra vários patógenos gram-positivo e gram-negativo (incluído K. pneumoniae multirresistentes) e são altamente improváveis ​​de induzir resistência aos medicamentos em E. coli.

A abordagem proposta pode levar a uma descoberta mais rápida e eficiente de antimicrobianos potentes e seletivos de amplo espectro para manter definitivamente afastadas as bactérias resistentes aos antibióticos. Y esperamos que la IA de IBM también se pueda utilizar para ayudar a abordar los otros desafíos de descubrimiento más difíciles del mundo, como el diseño de nuevas terapias, fotorresistencias sostenibles y amigables con el medio ambiente, nuevos catalizadores para una captura de carbono más eficiente e muito mais.

* Para mais informações, visite o texto original aqui (Inglês).

1 Mais detalhes em: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/resistance-a-los-antibi%C3%B3ticos