Ricerca
18 Giugno 2024Un gruppo di ricercatori dell’University of Pennsylvania ha utilizzato l’intelligenza artificiale per identificare peptidi antibiotici in specie estinte, come mammut e alce gigante, potenzialmente utili contro la resistenza antimicrobica
Un team di ricercatori dell’University of Pennsylvania, Philadelphia, ha sviluppato una tecnica di de-estinzione molecolare per identificare nuovi antibiotici dai proteomi di animali estinti come il mammut lanoso, l’elefante dalle zanne dritte e l’alce gigante. Utilizzando modelli di deep learning, i ricercatori hanno sintetizzato 69 peptidi con attività antimicrobica sperimentata contro batteri patogeni. La ricerca, pubblicata su Nature Biomedical Engineering, dimostra anche che l’Intelligenza Artificiale (IA) può accelerare la scoperta di nuovi farmaci, offrendo nuove soluzioni nella lotta contro la resistenza antimicrobica (Amr) che causa milioni di morti ogni anno.
Lo studio
In uno studio pubblicato su Nature Biomedical Engineering i ricercatori dell’University of Pennsylvania mostrano che il deep learning può essere utilizzato per estrarre i proteomi di tutti gli organismi estinti disponibili per la scoperta di peptidi antimicrobici.
Poiché le infezioni resistenti agli antimicrobici causano ogni anno circa 1,27 milioni di decessi nel mondo e le proiezioni indicano un potenziale aumento (10 milioni l’anno entro il 2050), in assenza di nuovi farmaci efficaci sono necessarie misure urgenti per combattere l’Amr. Inoltre, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità (Who), entro il 2030 circa 24 milioni di persone potrebbero trovarsi ad affrontare una povertà estrema a causa degli elevati costi delle cure.
Con queste premesse, i ricercatori si sono concentrati sulla de-estinzione di molecole estinte per affrontare l’amr e altri problemi biologici e biomedici. In particolare, la de-estinzione molecolare ha già prodotto candidati antibiotici preclinici come il neanderthalin-1 (A0A343EQH4-LAM11).
Nello studio citato, gli autori hanno addestrato insiemi di modelli di deep learning costituiti da un codificatore di sequenze peptidiche accoppiato con reti neurali per la previsione dell’attività antimicrobica. Questo sistema è stato quindi utilizzato per estrarre 10.311.899 peptidi. I modelli hanno previsto 37.176 sequenze con un’attività antimicrobica ad ampio spettro, 11.035 delle quali non sono state trovate in organismi esistenti.
A questo punto, gli scienziati hanno sintetizzato 69 peptidi e confermato sperimentalmente la loro attività contro i batteri patogeni: la maggior parte dei peptidi uccide i batteri depolarizzandone la membrana citoplasmatica, contrariamente ai noti peptidi antimicrobici, che tendono a colpire la membrana esterna. In particolare, i composti del piombo (tra cui mammuthusin-2 del mammut lanoso, elephasin-2 dell’elefante dalle zanne dritte, hydrodamin-1 dell’antica mucca di mare, mylodonin-2 del bradipo gigante e la megalocerin-1 dell’alce gigante estinto) hanno mostrato attività anti-infettiva nei topi con ascessi cutanei o infezioni alla coscia.
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