IA descobre antibióticos em arqueas, os microrganismos que explicam a origem da vida complexa

As arqueias são microrganismos unicelulares que compõem um dos três domínios da vida (categorias evolutivas nas quais todos os seres vivos são classificados), juntamente com bactérias e eucariotos, o grupo que inclui humanos, animais e plantas. Elas são membros dos estágios originais da evolução na Terra primitiva e, naquele ambiente hostil, aprenderam a viver em temperaturas extremas (mais de 80 graus em gêiseres), alta salinidade, acidez ou alcalinidade e altas pressões (estão presentes nas profundezas dos oceanos). Elas também conseguiram sobreviver às suas vizinhas biológicas, as bactérias, com as quais competem por espaço e recursos. Isso levou o laboratório do biotecnólogo espanhol César de la Fuente, da Universidade da Pensilvânia, a acreditar que, nessas condições, precisariam de mecanismos de defesa que pudessem abrir caminho para novos antibióticos em resposta à resistência que os microrganismos desenvolvem aos medicamentos existentes. Utilizando inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo computacional, a equipe encontrou agentes antimicrobianos, que chamaram de "arqueasinas", em 93% dos 80 compostos identificados pela IA. A arqueasina-73 apresentou desempenho in vivo equivalente ao da polimixina B, um antibiótico de último recurso, de acordo com uma publicação na Nature Microbiology na terça-feira.

Os antibióticos existentes surgem de armas químicas desenvolvidas por micróbios para se defenderem de outras espécies e têm sido pesquisados em todos os tipos de ambientes, incluindo animais e humanos extintos. No entanto, além de pesquisas muito limitadas, como a publicada na revista The Microbe sobre comunidades bacterianas e arqueanas nos banhos romanos da cidade britânica de Bath, nenhuma investigação havia sido realizada sobre as mais de 20.000 espécies desses organismos resistentes.

Explorar qualquer um desses domínios é essencial diante do aumento de infecções resistentes a medicamentos e potencialmente fatais , consideradas pela Organização Mundial da Saúde uma das maiores ameaças à humanidade. Em 2019, a resistência bacteriana a antibióticos foi associada a 4,95 milhões de mortes em todo o mundo e, se não forem encontradas alternativas, esse número dobrará nas próximas duas décadas.

"Desde a descoberta da penicilina, a busca por novos antibióticos tem se concentrado quase exclusivamente em bactérias e fungos. Com o nosso trabalho, esse paradigma muda, pois descobrimos antibióticos em um domínio da vida praticamente inexplorado", enfatiza o cientista da Universidade da Pensilvânia.

Dessa forma, a pesquisa de De la Fuente com arqueas abre uma importante fonte de tratamentos futuros por meio de uma técnica que evita gastar décadas descartando e identificando compostos com capacidades anti-infecciosas. "A inteligência artificial pode revelar novos antibióticos a partir de fontes biológicas inesperadas. A combinação de algoritmos com testes experimentais rápidos nos permite acelerar a descoberta em velocidade digital", explica o biotecnólogo galego.

“Nosso estudo”, insiste o bioquímico Marcelo Torres, coautor do estudo, “revela que as arqueas, um domínio da vida ainda a ser explorado, abrigam um vasto reservatório de moléculas antimicrobianas com potencial para combater a resistência aos antibióticos”.

Para este trabalho, a equipe se baseou nas informações detalhadas existentes sobre arqueas e utilizou um programa de inteligência artificial (ApexOracle) , um modelo aprimorado em comparação com suas versões anteriores e especificamente treinado para essa tarefa de investigar o arqueoma. "Exploramos um domínio da vida praticamente inexplorado e descobrimos uma nova mina de ouro de antibióticos. De uma perspectiva biológica, posicionamos as arqueas, juntamente com bactérias e fungos, como uma rica fonte de moléculas úteis", enfatiza De la Fuente.

O sistema melhorou desde que o laboratório começou a usar IA e aprendizado profundo para identificar compostos. No trabalho inicial, foram obtidos resultados para pouco mais de 60% das propostas do computador, o que foi considerado um sucesso. Com a reprogramação e o refinamento do modelo, esse percentual aumentou em 30 pontos. "Isso nos diz que quanto mais dados experimentais usarmos para treinar o modelo, melhor será o resultado", explica o pesquisador.

A combinação de ferramentas computacionais com a química é um campo em crescimento. Um estudo liderado por Younes Smani, pesquisador do Centro Andaluz de Biologia do Desenvolvimento e professor do Departamento de Microbiologia da Universidade Pablo de Olavide, encontrou no tamoxifeno (um tratamento comum contra o câncer) e no raloxifeno, um composto relacionado, a base para o desenvolvimento de uma nova série de antibióticos em potencial.

Além de identificar novas moléculas antibacterianas, a pesquisa também está avançando em novas fórmulas de administração de medicamentos para aumentar sua eficácia. Esta é a proposta de uma equipe de pesquisa da Universidade de Huelva , da Universidade de Sevilha e do Hospital Universitário Virgen Macarena , que utilizou nanotubos de carbono, um milhão de vezes mais finos que um fio de cabelo, para permitir que o medicamento atue com mais precisão no foco da infecção e aumente o tempo de sua eficácia. Essa administração mais eficiente do princípio ativo é outra estratégia para combater a resistência aos antibióticos, relata a Fundação Descubre, com base em pesquisas publicadas no Journal of Drug Delivery Science and Technology .

As taxas de resistência a antibióticos (RAM), de acordo com um relatório da Médicos Sem Fronteiras , “são alarmantemente altas em cenários que vivenciam conflitos, deslocamento populacional, desastres relacionados ao clima ou onde o sistema de saúde é frágil”. A ONG explica que “a disponibilidade limitada de antibióticos essenciais, sua escassez frequente e as infecções recorrentes que frequentemente ocorrem nesses cenários, entre outros fatores, podem levar ao uso inadequado de antibióticos pelos pacientes, o que aumenta a RAM”.