Uno dei problemi più sentiti negli Stati Uniti (e non solo) sono i batteri multiresistenti, cioè in grado di sopravvivere a numerose classi di antimicrobici e antibiotici esistenti.
Come spiega Micheal Hunter, medico di Seattle, questi batteri sono responsabili di più di 10.000 morti ogni anno negli U.S.A. e causano infezioni difficili e costose da trattare: secondo una ricerca condivisa da Infectious Diseases Society of America, le cure necessarie a debellare questi batteri hanno aumentato i costi della sanità portandoli a quasi 2 miliardi di dollari all’anno.
Uno di questi batteri, l’Acinetobacter baumanii, è considerato uno dei più difficili da trattare ed è in grado di sopravvivere su gran parte delle superfici. Il batterio è resistente agli antibiotici più potenti presenti sul mercato e causa un’infezione molto pericolosa.
Dopo anni di trattamenti inefficaci, finalmente arrivano buone notizie: un gruppo di ricercatori ha individuato una molecola capace di neutralizzare il batterio e combattere l’infezione. In un paper su Nature gli scienziati hanno illustrato il funzionamento della molecola, spiegando di essere riusciti a individuare il candidato perfetto grazie alle capacità dell’intelligenza artificiale.
L’IA velocizza la ricerca medica
Già da qualche anno gli scienziato hanno cominciato a impiegare l’IA per la ricerca medica, velocizzando l’analisi delle molecole e individuando quelle con le proprietà ricercate.
Nel caso dei superbatteri, i ricercatori sono riusciti a generare e vagliare milioni di molecole virtuali utilizzando un sistema di intelligenza artificiale addestrato su batteri e composti, e le loro interazioni.
In poche ore il sistema è riuscito ad analizzare più di 6.000 molecole e selezionarne 240 per l’analisi in laboratorio, riducendo notevolmente tempi e costi dell’analisi manuale.
Gli scienziati hanno effettuato dei test preliminari sulle molecole selezionate dal sistema, analizzando la struttura di ognuna e riducendo il campione ai nove migliori inibitori del batterio, eliminando quelli considerati pericolosi per l'uomo o già in uso in altri antibiotici.
In seguito, i ricercatori hanno sottoposto i nove candidati a una nuova analisi computerizzata, sintetizzando le molecole e testandole contro i superbatteri.
Alla fine è emerso un composto, l’RS102895, già in uso nei trattamenti per i pazienti diabetici. Il composto è risultato efficace contro diversi ceppi di Acinetobacter baumanii ed è riuscito a inibirne la diffusione.
L’RS102895 è un composto selettivo: è efficace solo contro la famiglia dell’Acinetobacter baumanii, al contrario degli antibiotici più conosciuti che combattono diversi tipi di batteri. Il risultato è comunque molto positivo e indicativo di un nuovo tipo di ricerca medica capace di sfruttare le capacità dell’IA per velocizzare lo sviluppo di nuovi farmaci.
La scoperta dei ricercatori, sottolinea Hunter, è soltanto il primo passo di un lungo percorso per rendere utilizzabile il composto e usarlo come farmaco: occorre valutarne l’effettiva efficacia e gli eventuali effetti collaterali prima di introdurlo sul mercato.
La fase più difficile però è già stata superata e solo grazie all’intelligenza artificiale. L’esito positivo della ricerca rappresenta un importante punto di svolta nella lotta contro i superbatteri e nella collaborazione uomo-macchina in campo medico
