Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram antibióticos inéditos com apoio de inteligência artificial generativa. O estudo, publicado em agosto na revista Cell, é resultado do projeto Antibiotics-AI e busca novas alternativas frente ao aumento da resistência bacteriana a medicamentos convencionais.
Com algoritmos de IA generativa, o grupo projetou mais de 36 milhões de moléculas teóricas. A ideia era encontrar estruturas distintas das já utilizadas em antibióticos, visando contornar os mecanismos de resistência existentes.
Novas moléculas contra superbactérias
Entre os compostos obtidos, dois tiveram desempenho positivo:
- NG1, com ação contra a Neisseria gonorrhoeae, bactéria associada a casos de gonorreia resistente.
- DN1, com efeito contra o Staphylococcus aureus resistente à meticilina (MRSA).
Os dois compostos foram testados em laboratório e em modelos animais, com resultados satisfatórios na eliminação das bactérias mesmo em contextos de resistência a tratamentos conhecidos.
A IA foi usada tanto para combinar fragmentos químicos com potencial terapêutico quanto para gerar moléculas de forma autônoma, respeitando critérios de viabilidade química. Os algoritmos também filtraram compostos com risco de toxicidade ou sem diferencial estrutural.
O NG1 atua sobre uma proteína chamada LptA, pouco explorada até o momento. O DN1, por sua vez, afeta a membrana celular de bactérias gram-positivas e apresentou eficácia em testes com infecções de pele causadas por MRSA em camundongos.
Desenvolvimento lento e resistência crescente
O desenvolvimento de novos antibióticos tem avançado lentamente nas últimas décadas. A maior parte dos lançamentos recentes é composta por variações de medicamentos já existentes. Ao mesmo tempo, a resistência bacteriana tem crescido e representa um desafio global. Estimativas indicam que infecções por bactérias resistentes causam cerca de 5 milhões de mortes por ano.
Nesse cenário, a inteligência artificial surge como uma ferramenta adicional para explorar novas possibilidades químicas e acelerar a identificação de compostos promissores.
Os compostos NG1 e DN1 ainda estão em fase inicial e precisarão passar por testes clínicos e desenvolvimento adicional. A Phare Bio, organização ligada ao MIT, está responsável por essa próxima etapa, com foco em ajustes estruturais e segurança.
Os pesquisadores também planejam aplicar a mesma metodologia a outras bactérias consideradas de alta prioridade, como Mycobacterium tuberculosis e Pseudomonas aeruginosa.
