I ricercatori della McMaster University e del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno fatto due scoperte scientifiche contemporaneamente: non solo hanno scoperto un nuovissimo antibiotico che agisce sulle malattie infiammatorie intestinali ( IBD ), ma hanno anche utilizzato con successo un nuovo tipo di intelligenza artificiale per prevedere esattamente l’azione del farmaco. A loro conoscenza, si tratta di una prima mondiale per l’intelligenza artificiale.
Descritta in dettaglio sulla rivista Nature Microbiology, la scoperta svela una nuova promettente opzione terapeutica per milioni di persone affette dal morbo di Crohn e da altre patologie correlate, evidenziando al contempo nuove importanti applicazioni dell’intelligenza artificiale nella ricerca sulla scoperta di farmaci.
“Questo lavoro dimostra che siamo ancora solo agli inizi per quanto riguarda la scoperta di farmaci guidata dall’intelligenza artificiale“, afferma Jon Stokes, Professore associato presso il Dipartimento di biochimica e scienze biomediche della McMaster e ricercatore principale del nuovo studio.
“Lo sviluppo del nostro nuovo farmaco, studiato per combattere le malattie infiammatorie intestinali (IBD), è stato accelerato grazie alla collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale generativa“, ha aggiunto.
“La maggior parte degli antibiotici utilizzati oggi nelle cliniche sono farmaci “ad ampio spettro”, il che significa che eliminano i batteri buoni oltre a quelli che causano malattie: “sono armi nucleari” “, spiega Stokes.
Ciò può creare opportunità per specie di batteri invasivi e resistenti ai farmaci, come l’Escherichia coli, di penetrare e colonizzare l’intestino, il che può aggravare patologie come il morbo di Crohn.
Ma l‘Enterolina, il nuovo antibiotico scoperto alla McMaster, è un farmaco “a spettro ristretto”, il che significa che risparmia il microbioma e attacca solo un gruppo specifico di batteri patogeni, in questo caso una famiglia di batteri chiamata Enterobacteriaceae, che tra l’altro include l’Escherichia coli.
Ciò significa che non solo uccide l’Escherichia coli, ma riduce anche la possibilità che i ceppi resistenti ai farmaci colonizzino l’intestino.
“Questo nuovo farmaco è un candidato terapeutico davvero promettente per i milioni di pazienti affetti da malattie infiammatorie intestinali (IBD)”, afferma Stokes. “Attualmente non disponiamo di una cura per queste patologie, quindi sviluppare qualcosa che possa alleviare significativamente i sintomi potrebbe aiutare le persone a godere di una qualità di vita molto migliore“.
Come funzionano i farmaci? Chiedilo all’intelligenza artificiale
Finora, l’intelligenza artificiale è stata sfruttata come strumento per prevedere quali molecole potrebbero avere un potenziale terapeutico, ma questo studio l’ha utilizzata per descrivere quello che i ricercatori chiamano “meccanismo d’azione” (MOA), ovvero il modo in cui i farmaci attaccano le malattie.
“L’intelligenza artificiale ha accelerato il ritmo con cui possiamo esplorare lo spazio chimico per nuovi farmaci candidati, ma, finora, ha fatto poco per alleviare un importante ostacolo nello sviluppo dei farmaci, ovvero capire cosa fanno effettivamente questi nuovi farmaci candidati”, spiega Stokes.
“Gli studi MOA”, afferma, “sono essenziali per lo sviluppo di farmaci. Aiutano gli scienziati a confermare la sicurezza, ottimizzare il dosaggio, apportare modifiche per migliorarne l’efficacia e, a volte, persino a scoprire bersagli farmacologici completamente nuovi. Aiutano anche le autorità di regolamentazione a determinare se un determinato farmaco candidato sia adatto o meno all’uso sull’uomo“.
Ma sono anche notoriamente costosi e lenti.
Stokes afferma che uno studio MOA approfondito può richiedere fino a due anni e costare circa 2 milioni di dollari; tuttavia, utilizzando l’intelligenza artificiale, il suo gruppo ha prodotto enterololine in soli sei mesi e per soli 60.000 dollari.
Infatti, dopo la scoperta del nuovo antibiotico da parte del suo laboratorio, Stokes si è messo in contatto con i colleghi del Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) del MIT per verificare se una delle loro piattaforme emergenti di apprendimento automatico potesse aiutarlo ad accelerare i suoi prossimi studi MOA.
In soli 100 secondi, gli è stata fornita una previsione: il suo nuovo farmaco attaccava un complesso proteico microscopico chiamato LolCDE, essenziale per la sopravvivenza di alcuni batteri.
“Gran parte dell’uso dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci ha riguardato la ricerca nello spazio chimico, l’identificazione di nuove molecole che potrebbero essere attive”, afferma Regina Barzilay, Prof.ssa presso la School of Engineering del MIT e sviluppatrice di DiffDock, il modello di intelligenza artificiale che ha effettuato la previsione.
“Quello che stiamo dimostrando qui è che l’intelligenza artificiale può anche fornire spiegazioni meccanicistiche, fondamentali per far avanzare una molecola lungo il percorso di sviluppo“, dice Barzilay.
Barzilay è stato recentemente inserito dalla rivista Time tra le persone più influenti nel campo dell’intelligenza artificiale.
Stokes sottolinea che, sebbene la previsione fosse intrigante, era solo questo: una previsione. Avrebbe comunque dovuto condurre studi tradizionali di MOA in laboratorio.
“Attualmente non possiamo semplicemente dare per scontato che questi modelli di intelligenza artificiale siano del tutto corretti, ma l’idea che possano esserlo ha eliminato ogni incertezza dai nostri prossimi passi”, spiega Stokes, membro del Michael G. DeGroote Institute for Infectious Disease Research presso la McMaster.
E così il suo team, guidato in gran parte dalla studentessa laureata della McMaster Denise Catacutan, ha iniziato a studiare il meccanismo d’azione dell’enterololina, utilizzando la previsione del MIT come punto di partenza.
Nel giro di pochi mesi è diventato chiaro che l’intelligenza artificiale aveva effettivamente ragione.
“Abbiamo svolto tutti i nostri test standard di MOA per convalidare la previsione, per vedere se gli esperimenti avrebbero confermato l’IA, e così è stato”, afferma Catacutan, dottorando presso lo Stokes Lab. “In questo modo abbiamo ridotto di un anno e mezzo i tempi previsti“.
Grazie a questo, Stokes ha ora utilizzato con successo l’intelligenza artificiale per scoprire farmaci candidati validi, accelerare gli sforzi globali di scoperta di nuovi farmaci e determinare il funzionamento di nuovi farmaci. Ma chiedeteglielo e vi dirà che, per quanto utile, l’intelligenza artificiale è solo un mezzo per raggiungere un fine.
“La resistenza ai farmaci e la mancanza di nuovi farmaci sono come un rubinetto che perde“, afferma. “Si può lasciare che sia così per un po’, ma alla fine si avrà un grosso problema. L’intelligenza artificiale è la mia chiave inglese: è uno strumento per riparare la falla prima che si trasformi in un’inondazione, e questo è tutto. Il mio unico obiettivo è fornire nuovi farmaci ai pazienti che ne hanno bisogno, e finché l’intelligenza artificiale potrà aiutarmi a farlo, continuerò a trovare nuovi modi per utilizzarla“. La società spin-off di Stokes, Stoked Bio, ha già ottenuto la licenza per l’enterololina da McMaster e la sta attualmente ottimizzando per l’uso umano.
L’azienda sta inoltre testando versioni modificate del nuovo antibiotico contro altri batteri resistenti ai farmaci, come la Klebsiella e i primi risultati sono promettenti.
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“L’identificazione dell’enterololina sottolinea la straordinaria ricerca che sta emergendo alla McMaster”, afferma Jeff Skinner, CEO di Stoked Bio. “Siamo orgogliosi di collaborare con l’Università per tradurre questa svolta in terapie concrete per i pazienti”.
Se tutto andrà bene, Stokes afferma che il nuovo farmaco sarà pronto per la sperimentazione umana entro tre anni, una tempistica che il suo team di ricerca è ansioso di rispettare.
“Lavorare a qualcosa di così traslazionale è surreale”, afferma Catacutan. “Il fatto che qualcosa che abbiamo scoperto in laboratorio possa un giorno aiutare i pazienti è davvero sorprendente e rafforza l’importanza del nostro lavoro”.
Fonte: Nature Microbiology