L'intelligenza artificiale usata per
scovare antibiotici super-potenti contro germi multi-resistenti
come lo Stafilococco aureo resistente alla meticillina (MRSA):
in test su topi, uno di infezione cutanea da MRSA e uno di
infezione del sangue, ciascun composto ha ridotto la popolazione
di MRSA di 10 volte. Reso noto su Nature è il risultato di un
lavoro di scienziati del Massachusetts Institute of Technology
di Boston. Gli esperti sono partiti dall'analisi di milioni di
composti chimici tutti disponibili commercialmente e con l'IA
hanno selezionato quelli attivi e compreso quale è la forma
chimica che li rende efficaci.
Condotto da James Collins, lo studio è parte del Progetto
Antibiotics-AI al MIT, la cui missione è scoprire nuove classi
di antibiotici contro sette tipi di batteri letali, nel corso di
sette anni.
MRSA, che infetta più di 80.000 persone l'anno negli Usa,
causa spesso infezioni cutanee o polmonite. I casi gravi possono
portare a sepsi, un'infezione potenzialmente fatale del sangue.
Gli esperti hanno utilizzato modelli di intelligenza
artificiale che possono imparare a identificare strutture
chimiche associate all'attività antimicrobica. Questi modelli
setacciano milioni di composti, facendo previsioni su quali
potrebbero avere una forte attività antimicrobica. In più gli
esperti hanno anche capito in che modo lo strumento fa le sue
previsioni e possono usare questa conoscenza per trovare loro
stessi altri antibiotici aggiuntivi. Per capire come il modello
facesse le sue previsioni, i ricercatori hanno adattato un
vecchio algoritmo di ricerca che consente al modello di generare
non solo una stima dell'attività antimicrobica di ogni molecola,
ma anche una previsione su quali siano le strutture chimiche
responsabili di tale attività.
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