Pesquisadores do MIT desenvolveram antibióticos inéditos com o auxílio de inteligência artificial generativa, capazes de combater infecções de difícil tratamento, como a Neisseria gonorrhoeae resistente a medicamentos e o Staphylococcus aureus resistente à meticilina (MRSA). O estudo foi publicado em agosto na revista Cell.
A equipe projetou 36 milhões de compostos possíveis e os submeteu a triagens computacionais para avaliar propriedades antimicrobianas. Os candidatos finais se mostraram estruturalmente distintos dos antibióticos atuais e atuam por mecanismos inovadores, como a destruição da membrana celular bacteriana.
Esse processo permitiu criar e testar compostos nunca vistos em laboratórios, abrindo a perspectiva de usar IA para descobrir moléculas contra uma ampla variedade de patógenos.
Segundo os cientistas, a resistência bacteriana é uma ameaça crescente: estima-se que infecções por bactérias resistentes causem quase 5 milhões de mortes por ano no mundo. Nas últimas quatro décadas, apenas algumas dezenas de novos antibióticos foram aprovados, a maioria derivada de medicamentos já existentes.
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Na primeira etapa, os pesquisadores focaram na bactéria da gonorreia, utilizando um fragmento químico chamado F1 como ponto de partida. Dois algoritmos foram aplicados: o Chemically Reasonable Mutations (CReM), que gera variações estruturais a partir de moléculas já existentes, e o Fragment-based Variational Autoencoder (F-VAE), que cria moléculas completas com base em padrões de modificação química.
A partir de milhões de candidatos, apenas duas moléculas puderam ser sintetizadas, sendo que uma delas, a NG1, mostrou eficácia em laboratório e em testes com camundongos, destruindo cepas resistentes da bactéria. A análise revelou que NG1 interfere na proteína LptA, essencial para a formação da membrana externa bacteriana.
Em uma segunda fase, voltada ao S. aureus, os cientistas permitiram que os algoritmos criassem moléculas de forma totalmente livre, respeitando apenas regras básicas de plausibilidade química. Foram gerados 29 milhões de compostos, dos quais 22 chegaram a ser sintetizados. Entre eles, seis exibiram forte atividade contra cepas resistentes de MRSA em laboratório, e o composto DN1 conseguiu eliminar uma infecção cutânea em modelo animal.
Os compostos NG1 e DN1 ainda precisam ser aprimorados para avançar em testes pré-clínicos. Essa etapa está sendo conduzida em parceria com a Phare Bio, organização sem fins lucrativos que também integra o projeto Antibiotics-AI.
Além disso, os pesquisadores pretendem aplicar a mesma plataforma a outros patógenos de interesse, como a Mycobacterium tuberculosis e a Pseudomonas aeruginosa.
De acordo com o professor James Collins, líder do estudo, a IA abre a possibilidade de explorar espaços químicos imensos, antes inacessíveis, acelerando e reduzindo os custos da descoberta de antibióticos. Para ele, trata-se de uma estratégia essencial para enfrentar a crescente ameaça das superbactérias.
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