Un nuovo potente antibiotico è stato scoperto grazie all’Intelligenza Artificiale, tramite un processo che promette di rivoluzionare questo campo. La scoperta straordinaria è che questa nuova molecola è stata scovata dall’algoritmo “intelligente” tra quasi 7mila candidati in appena 2 ore. Il risultato, pubblicato sulla rivista Nature Chemical Biology da un gruppo guidato dalla canadese McMaster University e in collaborazione con il MIT di Boston, apre dunque la strada alla scoperta di nuovi antibiotici in tempi quasi zero. Il farmaco è in grado di debellare un potentissimo batterio chiamato Acinetobacter baumannii.
Negli ultimi decenni, molti patogeni sono diventati sempre più resistenti agli antibiotici esistenti, mentre sono stati sviluppati pochissimi nuovi antibiotici. Diversi anni fa, alcuni esperti, tra cui James Collins, Jonathan Stokes e Regina Barzilay del MIT (quest’ultima tra gli autori del nuovo studio), hanno deciso di provare ad affrontare questo problema utilizzando proprio l’apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale che può imparare a riconoscere schemi in mezzo a una enorme quantità di dati.
Collins e Barzilay, che co-dirigono la Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health del MIT, speravano che questo approccio potesse essere utilizzato per identificare nuovi antibiotici le cui strutture chimiche sono diverse da qualsiasi altro farmaco esistente. Oggi, proprio utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale, i ricercatori della McMaster University e del MIT sono riusciti a identificare un nuovo antibiotico in grado di uccidere un tipo di batterio responsabile di molte infezioni resistenti ai farmaci.
Nel 2025 avremo più morti per batteri killer che per tumore
Non dimentichiamo che “ogni anno, nel mondo, le infezioni dovute a batteri resistenti agli antibiotici uccidono più della Tbc e dell’Aids messi insieme“. A sottolinearlo, tra gli altri, è stato alcuni mesi fa Rino Rappuoli, direttore scientifico del Biotecnopolo di Siena e coordinatore del Mad-Lab (Monoclonal Antibody Discovery) di Fondazione Toscana Life Sciences.
Si stima che, nel mondo, i morti per batteri resistenti siano 5 milioni l’anno: una crescita che definisce “inarrestabile”, tanto da lanciare l’allarme: “Se andiamo avanti così, per alcuni microrganismi presto non ci saranno più armi a disposizione”. In Europa siamo a corto di farmaci (mancano antibiotici ma anche farmaci molto più semplici), e se non si fa nulla, nel 2050 avremo più morti per super batteri che per cancro: si parla di 10 milioni di morti.
La resistenza batterica, insomma, è una delle sfide più importanti cui ci troviamo di fronte. Oggi, tra i super batteri più pericolosi ci sono ad esempi alcuni ceppi di tifo, definiti “ormai impossibili da curare” e provenienti dal Pakistan. Ma anche il gonococco, che negli anni ’40 era sensibile a quasi tutto e ora è rimasto un solo antibiotico efficace; lo staffilococco, per cui aumentano sempre più i casi ovunque, anche in Italia; e infine enterobatteri, come la klebsiella a Pisa e altrove, e lo pseudomonas.
Cos’è il super batterio Acinetobacter baumannii e come si prende
L’Intelligenza artificiale può – e deve – aiutarci a trovare delle soluzioni. L’antibiotico scoperto adesso in appena 2 ore grazie all’AI è in grado, nello specifico, di annientare il super batterio Acinetobacter baumannii, identificato dall’Organizzazione Mondiale della Sanità come uno dei batteri resistenti più pericolosi al mondo, e scoperto essere una delle principali cause di infezioni nei soldati feriti in Iraq e Afghanistan.
Il genere di batterio Acinetobacter è costituito da un gran numero di specie. Questi batteri sono ubiquitari e possono sopravvivere fino a un mese su superfici asciutte: sono comunemente presenti soprattutto sulla pelle degli operatori sanitari, aumentando la probabilità che attrezzature mediche e pazienti vengano contaminati. Tutte le specie di questo superbatterio possono causare malattie umane, ma l’Acinetobacter baumannii in particolare è responsabile di circa l’80% delle infezioni.
Il gruppo dell’Acinetobacter baumannii comprende infatti le principali specie patogene per l’uomo, associate soprattutto alle infezioni correlate all’assistenza sanitaria, tra cui polmonite, sepsi e infezioni del tratto urinario.
I fattori di rischio per l’infezione comprendono l’età avanzata, la presenza di gravi patologie concomitanti, lo stato di immunosoppressione, gravi traumi o lesioni da ustioni, procedure invasive, ventilazione meccanica e degenza ospedaliera prolungata.
Per quanto riguarda l’Italia, dove c’è preoccupazione in queste settimane per il fungo della Candida auris, come riporta l’Istituto Superiore di Sanità per l’Acinetobacter baumannii si sono riscontrati valori di resistenza e di multi-resistenza particolarmente elevati e in ulteriore aumento negli ultimi anni, in particolare nel 2021. In particolare, la percentuale più alta di resistenza si è osservata per i fluorochinoloni (ciprofloxacina, levofloxacina, 88,1%), seguita dagli aminoglicosidi (gentamicina, amikacina, 87,3%) e dai carbapenemi (imipenem, meropenem, 86,9%). Relativamente ai batteri cosiddetti Gram-negativi, percentuali di resistenza particolarmente critiche si sono viste proprio per l’Acinetobacter, che ha confermato valori molti alti di resistenza – maggiori dell’80% – verso le principali classi di antibiotici.
I sintomi del super batterio killer
I sintomi che può provocare questo super batterio sono diversi e tutti potenzialmente gravi:
- infezioni respiratorie, che si verificano generalmente in pazienti con gravi patologie e già ospedalizzati. Le infezioni acquisite in comunità, principalmente la polmonite, sono più comuni nei climi tropicali. I tassi di mortalità dei casi associati all’infezione da A. baumannii sono dal 19 al 54%, quindi particolarmente elevati
- bronchioliti e tracheobronchiti acquisite in comunità in bambini sani e tracheobronchiti in adulti immunocompromessi. L’Acinetobacter colonizza facilmente i siti di tracheotomia. Le polmoniti prese in ospedale per Acinetobacter sono spesso multilobari e complicate. Lo sviluppo di una batteriemia secondaria e lo shock settico sono associati a una prognosi sfavorevole, con un reale rischio di morte
- infezioni di ferite e ascessi in qualsiasi organo, tra cui i polmoni, le vie urinarie, la pelle e i tessuti molli, che possono anche portare a una batteriemia
- raramente, meningiti, soprattutto dopo procedure neurochirurgiche, celluliti, o flebiti nei pazienti con catetere venoso a permanenza
- infezioni oculari
- endocarditi
- osteomieliti (infezioni alle ossa)
- artriti settiche
- ascessi del pancreas ed epatici.
Come si è svolto lo studio e cosa è stato scoperto
Se sviluppato per l’uso nei pazienti, l’antibiotico che ora è stato scoperto dall’Intelligenza artificiale potrebbe aiutare a combattere nello specifico proprio l’A. baumannii. Come ha spiegato Jonathan Stokes, ex postdoc del MIT e ora assistente professore di Biochimica e scienze biomediche presso la McMaster University, l’Acinetobacter può sopravvivere anche sulle maniglie e sulle attrezzature degli ospedali per lunghi periodi di tempo e può assorbire i geni della resistenza agli antibiotici dal suo ambiente.
L’A. baumannii è un patogeno che – spiegano gli esperti – mostra spesso una multiresistenza ai farmaci. La scoperta di nuovi antibiotici contro questo batterio particolarmente aggressivo è stata sempre molto complicata con gli approcci di screening convenzionali. Ma oggi, fortunatamente, i metodi di apprendimento automatico consentono la rapida esplorazione dello spazio chimico, aumentando la probabilità di scoprire nuove molecole antibatteriche, spiegano i ricercatori.
Nello studio sono state esaminate circa 7.500 molecole per vedere quale potesse inibire la crescita del super batterio in vitro. Gli scienziati hanno addestrato un modello di apprendimento automatico per valutare se un composto chimico potesse inibire la crescita di A. baumannii.
Nella loro dimostrazione iniziale, i ricercatori avevano addestrato un algoritmo di apprendimento automatico per identificare le strutture chimiche che inibissero la crescita dell’E. coli. In uno schermo di oltre 100 milioni di composti, quell’algoritmo ha prodotto una molecola che i ricercatori hanno chiamato alicina. Questa molecola, hanno dimostrato, potrebbe uccidere non solo E. coli ma diverse altre specie batteriche resistenti al trattamento.
“Dopo quel documento, quando abbiamo dimostrato che questi approcci di apprendimento automatico potevano funzionare bene per complesse attività di scoperta di antibiotici, abbiamo rivolto la nostra attenzione a quello che per noi è il nemico pubblico numero uno per le infezioni batteriche multiresistenti, cioè l’Acinetobacter” spiega Stokes.
Dopo aver messo a punto il loro modello computazionale, i ricercatori hanno prima esposto l’A. baumannii coltivato in un laboratorio ai circa 7.500 diversi composti chimici per vedere quali potessero inibire la crescita del batterio. Quindi, hanno inserito la struttura di ogni molecola nel modello e hanno detto al modello se ciascuna struttura potesse inibire o meno la crescita batterica. Ciò ha consentito all’algoritmo di apprendere le caratteristiche chimiche associate all’inibizione della crescita. Attraverso questo approccio, i ricercatori hanno scoperto l’abaucina, un composto antibatterico con attività a spettro ristretto in grado di abbattere il batterio.
Una volta che il modello è stato addestrato, i ricercatori lo hanno utilizzato per analizzare una serie di 6.680 composti mai visti prima. Questa analisi, che ha richiesto meno di 2 ore, ha prodotto alcune centinaia di risultati migliori. Di questi, i ricercatori ne hanno scelti 240 da testare sperimentalmente in laboratorio, concentrandosi su composti con strutture diverse da quelle di antibiotici o molecole esistenti dai dati di addestramento.
Cosa è in grado di fare questo nuovo antibiotico
Quei test hanno prodotto 9 antibiotici, di cui uno molto potente. Questo composto, che era stato originariamente esplorato come potenziale farmaco contro il diabete, si è rivelato estremamente efficace nell’uccidere A. baumannii ma non ha avuto alcun effetto su altre specie di batteri, tra cui Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus e Enterobacteriaceae resistenti ai carbapenemi.
Negli studi sui topi, i ricercatori hanno dimostrato che il farmaco, che hanno chiamato appunto abaucina, potrebbe trattare le infezioni della ferita causate da A. baumannii. Hanno anche dimostrato, nei test di laboratorio, che funziona contro una varietà di ceppi di A. baumannii resistenti ai farmaci isolati da pazienti umani.
Ulteriori esperimenti hanno rivelato che il farmaco uccide le cellule interferendo con un processo noto come traffico di lipoproteine, che le cellule utilizzano per trasportare le proteine dall’interno della cellula all’involucro cellulare. I ricercatori sono rimasti sorpresi nello scoprire che l’abaucina è così selettiva nel prendere di mira proprio l’A. baumannii.
Questa capacità di uccisione a “spettro ristretto” è una caratteristica desiderabile per gli antibiotici perché riduce al minimo il rischio che i batteri diffondano rapidamente la resistenza contro il farmaco. Un altro vantaggio è che il farmaco probabilmente risparmierebbe i batteri “buoni” che vivono nell’intestino umano e aiuterebbe a sopprimere le infezioni “cattive”.
I ricercatori prevedono ora di utilizzare il loro approccio di modellazione per identificare potenziali antibiotici per altri tipi di infezioni resistenti ai farmaci, comprese quelle causate da Staphylococcus aureus e Pseudomonas aeruginosa.
“Gli antibiotici spesso devono essere somministrati per via sistemica e l’ultima cosa che si vuole fare è causare una disbiosi significativa e esporre i pazienti già malati a infezioni secondarie”, spiega ancora Stokes.
“Questa scoperta supporta ulteriormente la premessa che l’Intelligenza artificiale può accelerare ed espandere in modo significativo la nostra ricerca di nuovi antibiotici”, conclude Collins. “Sono entusiasta che questo lavoro dimostri che possiamo usare l’AI per aiutare a combattere agenti patogeni problematici come questo”.
La forza di questo studio, in conclusione, è di essere riuscito a palesare l’utilità dell’apprendimento automatico nella scoperta di antibiotici, portando a un vantaggio decisamente rilevante con attività mirata contro un patogeno così aggressivo come l’A. baumannii.
