A Integrated Biosciences descobre novos antibióticos eficazes para matar MRSA e outros germes usando software de descoberta de medicamentos com IA
A Integrated Biosciences descobriu uma nova classe de antibióticos que são eficazes para matar MRSA resistente a antibióticos e outros germes. Para isso, a empresa utilizou a aprendizagem profunda de IA treinada em partes importantes dos antibióticos atuais que matam. Essa descoberta ajuda a combater o problema crescente de bactérias resistentes a medicamentos.
O staphylococcus aureus resistente à meticilina é um exemplo de bactéria que tem se tornado cada vez mais resistente a medicamentos. Os antibióticos atuais estão perdendo sua eficácia e as mortes aumentam a cada ano. Milhares de pessoas morrem de infecções por MRSA, e a taxa de mortalidade após a infecção, mesmo entre portadores não sintomáticos, é muito maior do que o normal.
Os métodos tradicionais de descoberta de medicamentos antibióticos podem facilmente ultrapassar US$ 1 bilhão e levar décadas. A Integrated Biosciences fez com que sua IA buscasse antibióticos viáveis em um conjunto de 12 milhões de candidatos usando apenas software em vez de trabalho de laboratório. A IA foi treinada para saber quais aspectos de uma molécula levam a uma alta atividade antibiótica e, principalmente, à toxicidade. Isso contornou o trabalho tedioso necessário para isolar e testar os candidatos um a um no laboratório.
Embora a descoberta rápida de uma nova classe de antibióticos seja surpreendente, dada a recente escassez nesse campo, os novos medicamentos ainda precisam ser cuidadosamente testados em estudos com animais e humanos, portanto, ainda faltam muitos anos para que eles cheguem ao mercado. Atletas esportivos e crianças são vulneráveis a infecções devido à natureza de suas atividades, mas até mesmo o compartilhamento de lâminas de barbear contaminadas pode disseminar MRSA. Enquanto isso, o senhor pode matar o MRSA resistente a antibióticos e outros germes em superfícies e brinquedos em casa usando um desinfetante registrado pela EPA https://www.epa.gov/pesticide-registration/list-h-epas-registered-products-effective-against-methicillin-resistant(como este da Amazon).
Fonte(s)
Integrated Biosciences anuncia publicação na Nature que identifica nova classe de antibióticos descoberta por meio da plataforma de IA da empresa
A publicação valida o uso da aprendizagem profunda explicável na descoberta de medicamentos e identifica uma nova classe de antibióticos, uma das poucas em 60 anos
A resistência antimicrobiana é uma crise de saúde pública que, segundo as projeções, matará 10 milhões de pessoas por ano em todo o mundo até 2050, e o MRSA sozinho mata mais de 10.000 pessoas por ano nos EUA. Pesquisadores da Integrated Biosciences descobriram a primeira classe de antibióticos identificada usando uma inteligência artificial nova e explicável. Esses antibióticos matam de forma específica e potente o MRSA e outros patógenos bacterianos. (Foto: Business Wire)
20 de dezembro de 2023, 11:00 AM, horário padrão do leste dos EUA
SAN CARLOS, Califórnia --(BUSINESS WIRE)--Integrated Biosciences, uma empresa de biotecnologia pioneira no uso de biologia sintética e aprendizado de máquina para desenvolver terapias de próxima geração para doenças relacionadas à idade, anunciou hoje a publicação na revista Nature de um manuscrito revisado por pares detalhando a aplicação de sua plataforma na descoberta de uma nova classe de antibióticos de moléculas pequenas capazes de combater a resistência a antibióticos. Essa descoberta representa uma das primeiras novas classes de antibióticos nos últimos 60 anos e é a primeira descoberta com o uso de uma plataforma alimentada por IA criada com base na aprendizagem profunda explicável. O artigo, intitulado "Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning" (Descoberta de uma classe estrutural de antibióticos com aprendizagem profunda explicável), teve a coautoria de uma equipe de 21 pesquisadores, liderada por Felix Wong, Ph.D., cofundador da Integrated Biosciences, e James J. Collins, Ph.D., Professor Termeer de Engenharia e Ciência Médica do MIT e presidente fundador do Conselho Consultivo Científico da Integrated Biosciences.
Outros colaboradores incluíram pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT), do Broad Institute do MIT e de Harvard, do Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering e do Leibniz Institute of Polymer Research em Dresden, Alemanha. Em seu estudo, os pesquisadores examinaram virtualmente mais de 12 milhões de compostos candidatos para identificar essa nova classe de antibióticos.
"Essa descoberta de uma nova classe de antibióticos é um resultado revolucionário que mostra que a inteligência artificial e a aprendizagem profunda explicável têm a capacidade exclusiva de catalisar a descoberta de medicamentos", disse o Dr. Wong. "Nosso trabalho disponibiliza publicamente vários modelos de alta potência para prever com precisão a atividade e a toxicidade dos antibióticos. É importante ressaltar que esta é uma das primeiras demonstrações de que os modelos de aprendizagem profunda podem explicar o que estão prevendo, com implicações imediatas e de longo alcance para a forma como a descoberta de medicamentos é feita e com que eficiência podemos encontrar novos medicamentos usando IA."
Satotaka Omori, Ph.D., membro fundador e diretor de Biologia do Envelhecimento da Integrated Biosciences, e autor colaborador da publicação, disse: "Uma implicação importante deste estudo é que os modelos de aprendizagem profunda na descoberta de medicamentos podem, e em muitos casos devem, ser explicados. Embora a IA continue a causar impacto, ela também é limitada pelos muitos modelos de caixa preta que são comumente usados e ofuscam o processo de tomada de decisão subjacente. Ao abrir essas caixas pretas, pretendemos criar percepções mais generalizáveis que podem ser mais úteis para acelerar o uso e o desenvolvimento de abordagens de próxima geração para a descoberta de medicamentos."
Nessa abordagem inovadora, a equipe de pesquisadores treinou modelos de aprendizagem profunda em dados gerados experimentalmente para prever a atividade antibiótica e a toxicidade de qualquer composto. Inspirando-se na IA usada em outros contextos, incluindo a tecnologia de jogos AlphaGo da DeepMind, os autores criaram novos modelos para explicar quais partes de uma molécula eram importantes para a atividade antibiótica. O resultado foi uma nova classe de antibióticos com atividade potente contra patógenos multirresistentes. Em uma série de experimentos, os pesquisadores testaram um antibiótico candidato em modelos de camundongos com infecção por MRSA e descobriram que ele era eficaz tanto por via tópica quanto sistêmica, indicando que o composto poderia ser adequado para desenvolvimento posterior como tratamento para infecções bacterianas graves e relacionadas à sepse.
"Essa é uma validação importante de como a integração da IA e da aprendizagem profunda explicável será importante para superar alguns dos desafios mais difíceis da medicina, neste caso, a resistência a antibióticos", disse o Dr. Collins. "Com base nesses estudos de validação e em abordagens semelhantes, a equipe da Integrated Biosciences está pronta para acelerar ainda mais a integração da biologia sintética e uma profunda compreensão do estresse celular para atender a uma necessidade significativa não atendida de novos tratamentos voltados para doenças relacionadas à idade."
"Em qualquer classe de medicamentos, geralmente há problemas persistentes que limitam o desenvolvimento clínico. Uma inovação importante neste estudo foi o fato de podermos recorrer à aprendizagem profunda explicável para nos ajudar a abordar questões específicas, como resistência e toxicidade, e encontrar soluções rapidamente", disse o Dr. Wong.
Alicia Li, pesquisadora associada da Integrated Biosciences e autora colaboradora da publicação, acrescentou: "É realmente empolgante ver como conseguimos demonstrar uma nova maneira de prever a utilidade de um composto como antibiótico, a probabilidade de o composto progredir nos testes de Fase I e se o composto é ou não um dos muitos outros membros de uma nova classe de medicamentos"
A Integrated Biosciences desenvolveu um conjunto de pesquisas que, além dessa nova publicação da Nature, inclui um artigo da Nature Aging publicado em maio, demonstrando como a IA pode ser usada para descobrir novos senolíticos, compostos antienvelhecimento que eliminam seletivamente células "zumbis" senescentes. Esses compostos se mostraram promissores em sua capacidade de tratar doenças relacionadas à idade, como fibrose, inflamação e câncer. Um artigo da Cell Systems, publicado em julho, demonstrou uma plataforma baseada em biologia sintética que permite o controle humano sobre as respostas ao estresse associadas ao envelhecimento, possibilitando a triagem acelerada de medicamentos para combater o envelhecimento.
A publicação, "Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning" (Descoberta de uma classe estrutural de antibióticos com aprendizagem profunda explicável), pode ser acessada no site da Nature em: www.nature.com/articles/s41586-023-06887-8.
Sobre a Integrated Biosciences
A Integrated Biosciences é uma empresa de biotecnologia emergente, pioneira em novas abordagens que combinam biologia sintética e descoberta de medicamentos de moléculas pequenas orientadas por IA para produzir terapêutica de próxima geração voltada para doenças relacionadas ao envelhecimento. A empresa foi fundada em 2022 pelos cientistas formados pelo MIT, Harvard e Princeton, Felix Wong, Ph.D., e Max Wilson, Ph.D., em 2022. Seus consultores científicos incluem James J. Collins, Ph.D., Professor Termeer de Engenharia e Ciências Médicas do MIT, Sir David W. C. MacMillan Ph.D., ganhador do Prêmio Nobel de Química de 2021, e James S. McDonnell, Distinguished University Professor of Chemistry em Princeton. Os investidores da Integrated Biosciences incluem a Root Ventures, a Mission BioCapital, a Conscience VC, a Reinforced Ventures e a Polymath Capital. Para obter mais informações, acesse: www.integratedbiosciences.com.
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