Uma equipe internacional de pesquisadores fez uma descoberta significativa na luta contra infecções bacterianas, encontrando fontes abundantes de moléculas antibióticas. O professor espanhol César de la Fuente identificou um milhão de fontes de novas moléculas antibióticas, incluindo em seres extintos.
De la Fuente, liderando uma equipe nos EUA, aplica técnicas de aprendizado automático e inteligência artificial operadas pelo português Luís Pedro Coelho, visando combater bactérias ultrarresistentes.
Uma equipe do Laboratório de Biologia Mecânica da Universidade de Pensilvânia, liderada por de la Fuente, e outra da Universidade Tecnológica de Queensland, dirigida por Coelho, realizaram a maior exploração de dados biológicos como fonte de antibióticos.
Cerca de um milhão de novas moléculas antibióticas foram descobertas na matéria escura microbiana através de exploração computacional do microbioma global.
Os cientistas buscaram potenciais antibióticos em humanos, animais, plantas, terra, água e animais extintos. Cerca de cem moléculas foram sintetizadas e testadas em ensaios pré-clínicos, com 79 delas mostrando-se ativas e 63 eficazes em ratos infectados com patógenos resistentes.
“O que meu laboratório conseguiu foi acelerar drasticamente nossa capacidade de descobrir novos antibióticos, de anos para algumas horas. Descobrimos mais de um milhão de novas moléculas com atividade antibiótica”, disse César de la Fuente.
O estudo, publicado na revista Cell, destaca a crescente dificuldade em tratar infecções resistentes aos antibióticos com terapias convencionais, matando anualmente 1,27 milhão de pessoas. Os pesquisadores defendem a necessidade urgente de métodos inovadores para a descoberta de antibióticos.
Entre as novas fontes de antibióticos estão moléculas de animais extintos, como o mamute lanoso. “Exploramos todos os organismos extintos conhecidos pela ciência. Isto inclui mais de 200 organismos, incluindo o mamute e a preguiça gigante”, explicou de la Fuente.
Para obter essas moléculas antigas, a equipe criou um novo modelo de inteligência artificial, chamado APEX, baseado em décadas de pesquisa anterior no desenvolvimento de métodos de sequenciamento de material genético antigo.
O trabalho identificou 863.498 peptídeos antimicrobianos, usando aprendizado automático para prever esses peptídeos no microbioma mundial. Este método permitiu uma aceleração significativa, reduzindo o tempo de desenvolvimento de candidatos pré-clínicos de seis anos para algumas semanas.
“Explorar todo o corpo humano como fonte de antibióticos levou apenas uma hora”, afirmou de la Fuente, acrescentando que a síntese e validação dos resultados experimentais levaram semanas.
No trabalho de desextinção molecular, foram identificados 37.176 peptídeos com atividade antimicrobiana de amplo espectro, com 11.035 correspondendo a organismos extintos. Destes, 69 peptídeos foram sintetizados e testados, mostrando eficácia em ratos com infecções.
“A maioria dos peptídeos matou as bactérias despolarizando sua membrana citoplasmática”, concluíram os autores do estudo.
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