Halicina: il super antibiotico scoperto attraverso l’uso dell’Intelligenza Artificiale

Nei primi anni del Novecento la scoperta della penicillina avvenne per caso, grazie all’intuizione di un brillante microbiologo inglese, Alexander Flemming, che nel 1928 si accorse che la coltura batterica che stava monitorando era stata annientata dalla presenza di uno strato di muffa.

Da quel momento ad oggi la ricerca medica, condotta attraverso il tradizionale metodo empirico, ha permesso la creazione di numerose tipologie di antibiotico. Nonostante ciò, anche a causa di un abuso nell’utilizzo degli antibiotici, negli ultimi anni diversi studi hanno dimostrato la proliferazione di forme batteriche sempre più resistenti ai farmaci e dunque più difficili da combattere.

L’Interagency Coordination Group (IACG), incaricato dalle Nazioni Unite di studiare la resistenza dei batteri agli antibiotici, ha pubblicato nel 2019 un report nel quale ha stimato che le malattie resistenti ai farmaci potrebbero causare 10 milioni di decessi all’anno entro il 2050.

Proprio per far fronte alla necessità di sviluppare nuovi antibiotici in grado di combattere i batteri più resistenti, i ricercatori dell’MIT (Massachusetts Institute of Technology) hanno condotto una apposita ricerca, utilizzando tecniche di Machine Learning che hanno portato alla scoperta di un nuovo potente farmaco: l’halicina.

Il nome del composto è stato scelto in onore del supercomputer Hal 9000 del film “2001: Odissea nello spazio”.

Il Prof. James Collins, docente di Ingegneria Medica al MIT, ha spiegato che l’attività è stata svolta in modalità tabula rasa, ovvero senza fornire all’algoritmo delle ipotesi di partenza.

La ricerca è stata effettuata progettando un modello che avesse caratteristiche chimiche tali da rendere le molecole efficaci nell’uccidere il batterio Escherichia coli. Per fare ciò, il modello è stato addestrato su circa 2.500 molecole, tra cui circa 1.700 farmaci approvati dall’ FDA e un set di 800 prodotti naturali con diverse strutture e una vasta gamma di bioattività.

Completata la fase di training, i ricercatori hanno testato il modello sull’Hub Repurposing Hub del Broad Institute, una biblioteca di circa 6.000 composti di natura curativa, ancora sotto fase di valutazione clinica. Attraverso la sperimentazione in vitro del composto, è stata individuata una molecola (ribattezzata halicina) che aveva una forte attività antibatterica e una struttura chimica diversa da qualsiasi antibiotico esistente. I ricercatori, attraverso ulteriori studi, hanno anche dimostrato che questa molecola avrebbe probabilmente una bassa tossicità per le cellule umane. La peculiarità dell’halicina è rappresentata, inoltre, dalla sua capacità di agire anche contro i cd. ceppi resistenti, ovvero è riuscita ad inibire i tentativi di mutazione dei batteri resistenti ai normali antibiotici.  La sua potenza battericida è stata, infatti, sperimentata con ottimi risultati anche contro altri batteri resistenti ai tradizionali trattamenti, quali il Clostridium difficile, l’Acinetobacter baumannii, e il Mycobacterium tuberculosis.

Il Prof. Collins ha affermato che lo scopo dell’attività svolta è stato quello di “sviluppare una piattaforma che ci consenta di sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale per inaugurare una nuova era di scoperta di farmaci antibiotici”.

Attraverso il Machine Learning, afferma Regina Barzilay, professoressa di ingegneria elettronica e informatica nel laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT (CSAIL) che ha collaborato alla ricerca, “è possibile esplorare ampi spazi chimici che possono essere proibitivi per gli approcci sperimentali tradizionali”.

Autore: Claudia Paniconi | Responsabile Marketing DMBI
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