Negli ultimi anni, la scoperta di nuovi antibiotici moderni ha subito un rallentamento, suscitando preoccupazione per l’aumento della resistenza antimicrobica. L’Organizzazione Mondiale della Sanità ha dichiarato questa crisi come una delle principali minacce globali alla salute pubblica. Ma perché a volte le infezioni ritornano anche dopo un corretto trattamento antibiotico?
Una possibile spiegazione risiede nel fatto che i batteri diventano metabolicamente inerti, riuscendo a sfuggire alla rilevazione degli antibiotici tradizionali che agiscono solo sulle attività metaboliche attive. Questi batteri dormienti possono successivamente riattivarsi, provocando infezioni ricorrenti. Identificare e affrontare questa dormienza è fondamentale nel contrastare la crisi della resistenza antimicrobica.
Jackie Valeri, ex borsista MIT-Takeda del Collins Lab, porta alla luce questa tematica. Nel suo recente articolo pubblicato su Cell Chemical Biology, Valeri propone l’utilizzo del machine learning per analizzare composti in grado di uccidere efficacemente i batteri dormienti. Sfruttando il potere dell’intelligenza artificiale, i ricercatori mirano a scoprire potenziali antibiotici in grado di colpire questi batteri resistenti in stato di dormienza.
La resilienza dei batteri in uno stato dormiente non è un fenomeno nuovo. Gli scienziati hanno scoperto ceppi batterici antichi risalenti a 100 milioni di anni, ancora vivi in uno stato di risparmio energetico sul fondale oceanico del Pacifico. Comprendere i meccanismi alla base della dormienza batterica è essenziale nello sviluppo di antibiotici efficaci.
Il Jameel Clinic del MIT per il Machine Learning in Sanità, sotto la guida di James J. Collins, figura di spicco nel campo dell’ingegneria medica e delle scienze, sta facendo progressi nella scoperta di antibiotici attraverso l’utilizzo dell’IA. La loro ricerca mira ad ampliare l’attuale arsenale di antibiotici utilizzando algoritmi di machine learning per identificare nuove classi di composti antimicrobici.
Secondo uno studio pubblicato su The Lancet, milioni di decessi evitabili sono avvenuti nel 2019 a causa di infezioni resistenti ai farmaci disponibili. La scoperta di antibiotici in grado di colpire efficacemente i batteri in stato di dormienza metabolica rappresenta una delle sfide chiave per i ricercatori.
Nel Collins Lab, i ricercatori hanno impiegato l’IA per accelerare il processo di screening dei composti farmacologici con proprietà antibiotiche. Tradizionalmente, questo processo poteva richiedere anni a causa del vasto numero di molecole da esplorare. Tuttavia, grazie alle capacità di screening ad alta velocità dell’IA, i ricercatori sono stati in grado di identificare un composto chiamato semapimod in un solo fine settimana.
Sorprendentemente, semapimod, un farmaco anti-infiammatorio comunemente usato per la malattia di Crohn, ha dimostrato efficacia contro Escherichia coli e Acinetobacter baumannii in fase stazionaria. Inoltre, ha dimostrato la capacità di interrompere le membrane esterne dei batteri “Gram-negativi”, che sono notoriamente resistenti agli antibiotici a causa della loro struttura unica. Esempi di batteri Gram-negativi includono E. coli, A. baumannii, Salmonella e Pseudomonas.
Disgregando un componente della membrana esterna, semapimod ha il potenziale per sensibilizzare i batteri Gram-negativi a farmaci solitamente attivi solo contro batteri Gram-positivi. Questa scoperta apre nuove possibilità per il trattamento delle infezioni difficili causate da batteri Gram-negativi.
Valeri sottolinea l’importanza della struttura unica di semapimod nel mirare alla membrana esterna, evidenziando il suo potenziale come arma preziosa contro la resistenza agli antibiotici. Come team di ricerca, credono fermamente che trovare nuovi farmaci per le infezioni dei batteri Gram-negativi sia altrettanto vitale quanto migliorare i farmaci per le infezioni da batteri Gram-positivi.
**FAQ:**
**Q:** Perché i batteri stanno diventando resistente agli antibiotici tradizionali?
**A:** I batteri possono sviluppare resistenza agli antibiotici attraverso l’esposizione ripetuta. L’abuso e il sovrautilizzo degli antibiotici contribuiscono alla pressione selettiva che spinge l’evoluzione di ceppi batterici resistenti agli antibiotici.
**Q:** Cosa si intende per dormienza batterica?
**A:** La dormienza batterica si riferisce a uno stato in cui i batteri entrano in uno stato metabolicamente inattivo, rendendoli meno suscettibili agli antibiotici che si basano sul mirare ai processi metabolici attivi. La dormienza consente ai batteri di sopravvivere in condizioni avverse e successivamente riattivarsi, portando a infezioni ricorrenti.
**Q:** Come viene utilizzata l’IA nella scoperta di antibiotici?
**A:** L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il campo della scoperta di antibiotici accelerando il processo di screening per potenziali antibiotici. Gli algoritmi di machine learning possono analizzare vaste quantità di dati e identificare composti promettenti con maggiore efficienza, portando potenzialmente alla scoperta di nuove classi di antibiotici.
**Q:** Qual è l’importanza del mirare ai batteri Gram-negativi?
**A:** I batteri Gram-negativi possiedono una membrana esterna unica che li rende intrinsecamente resistenti a molti antibiotici tradizionali. Trovare farmaci in grado di colpire efficacemente i batteri Gram-negativi rappresenta un passo importante nel affrontare le sfide poste dalle infezioni resistenti agli antibiotici causate da questi batteri.
**Q:** Perché è importante la scoperta di nuovi antibiotici?
**A:** L’aumento della resistenza agli antimicrobici rappresenta una grave minaccia per la salute pubblica a livello globale. Scoprire nuovi antibiotici è fondamentale nel combattere le infezioni resistenti ai farmaci e nell’assicurare che siano disponibili opzioni di trattamento efficaci per affrontare le emergenti malattie infettive.
**Fonte:** The Lancet – URL: www.thelancet.com
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