Antibiotici-Immgine:
Una ricerca pubblicata sulla rivista Cell da un team tra cui il Professore associato Luis Pedro Coelho, biologo computazionale della Queensland University of Technology (QUT), ha utilizzato l’apprendimento automatico per identificare 863.498 promettenti peptidi antimicrobici, piccole molecole che possono uccidere o inibire la crescita di microbi infettivi.
I risultati dello studio si accompagnano a una rinnovata attenzione globale alla lotta alla resistenza antimicrobica (AMR), mentre l’umanità deve far fronte al crescente numero di superbatteri resistenti ai farmaci attuali.
“C’è un urgente bisogno di nuovi metodi per la scoperta degli antibiotici”, ha affermato il Professor Coelho, ricercatore presso il Centro QUT per la ricerca sul microbioma. Il centro studia la struttura e la funzione delle comunità microbiche di tutto il mondo. “La resistenza antimicrobica è una delle principali minacce alla salute pubblica, poiché uccide 1,27 milioni di persone ogni anno“.
Senza alcun intervento, si stima che la resistenza antimicrobica potrebbe causare fino a 10 milioni di morti all’anno entro il 2050.
“Si spera che l’uso dell’intelligenza artificiale per comprendere e sfruttare la potenza del microbioma globale possa guidare la ricerca innovativa per ottenere migliori risultati in termini di salute pubblica”, ha affermato.
Il team ha verificato le previsioni della macchina testando 100 peptidi prodotti in laboratorio contro agenti patogeni clinicamente significativi. I ricercatori hanno trovato 79 membrane batteriche danneggiate e 63 batteri resistenti agli antibiotici mirati specificamente come Staphylococcus aureus ed Escherichia coli.
“Inoltre, alcuni peptidi hanno contribuito a eliminare le infezioni nei topi; due in particolare hanno ridotto i batteri fino a quattro ordini di grandezza”, ha detto il Professor Coelho.
In un modello preclinico, testato su topi infetti, il trattamento con questi peptidi ha prodotto risultati simili agli effetti della polimixina B, un antibiotico disponibile in commercio utilizzato per trattare meningite, polmonite, sepsi e infezioni del tratto urinario.
Per ottenere questi risultati sono stati analizzati più di 60.000 metagenomi (un insieme di genomi all’interno di un ambiente specifico), che insieme contenevano la composizione genetica di oltre un milione di organismi. Provenivano da fonti in tutto il mondo, compresi ambienti marini e terrestri e viscere umani e animali.
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Il risultante AMPSphere, un database completo che comprende questi nuovi peptidi, è stato pubblicato come risorsa pubblicamente disponibile e ad accesso aperto per la scoperta di nuovi antibiotici.
Immagine: il Professore associato Luis Pedro Coelho ha utilizzato l’apprendimento automatico per esplorare il microbioma globale e trovare quasi un milione di peptidi antimicrobici che potrebbero essere utilizzati come antibiotici. Credito: QUT
La ricerca del Professor Coelho è stata condotta come parte della sua ARC Future Fellowship attraverso la QUT School of Biomedical Science, in collaborazione con il laboratorio Cesar de la Fuente dell’Università della Pennsylvania, l’Università di Fudan, il Laboratorio europeo di biologia molecolare e APC Microbiome Ireland.
Fonte:Cell