Ricercatori nordamericani, istruendo un programma di intelligenza artifciale, hanno individuato una molecola, l’abaucina, che appare in grado di combattere uno dei batteri più resistenti ai farmaci negli ambienti ospedalieri, l’Acinetobacter baumannii.
La resistenza agli antibiotici è una delle grandi emergenze sanitarie del presente e del futuro prossimo, come ha più volte ribadito l’Organizzazione Mondiale della Sanità, facendo eco a numerose autorità sanitarie e scientifiche che registrano da anni un preoccupante aumento di specie resistenti, a fronte di strumenti farmacologici sempre meno efficaci.
Per contrastarla, un aiuto rilevante potrebbe arrivare dall’intelligenza artificiale (AI), capace di svolgere in poco tempo ricerche che, fino a oggi, richiedevano mesi o anni, e non erano mai altrettanto approfondite e complete. Lo dimostra uno studio pubblicato sulla rivista scientifica Nature Chemical Biology, nell’ambito del quale un team di farmacologi e bioingegneri della McMaster University di Hamilton, in Canada, e del Massachusetts Institute of Technology di Boston, ha cercato farmaci efficaci contro uno dei ceppi batterici più resistenti agli antibiotici tradizionali (e quindi più responsabili di infezioni mortali): l’Acinetobacter baumannii.
Questo microrganismo ha uno dei suoi habitat preferiti negli ospedali, dove riesce a sopravvivere per settimane ai sistemi classici di disinfezione (selezionando funzioni sempre più resistenti), anche perché possiede una particolare capacità di acquisire e trasferire frammenti di materiale genetico da altre specie di batteri, che ingloba nel suo DNA; tra quelli più spesso acquisiti ci sono proprio i tratti di codice genetico che codificano per la resistenza agli antibiotici. In più questo batterio è in grado di creare una sorta di struttura protettiva sulla sua superficie esterna, che lo rende ancora più difficile da trattare con successo. Il risultato sono polmoniti, meningiti e infezioni delle ferite molto spesso impossibili da curare nei pazienti più vulnerabili.
Per contrastare specificamente questo batterio, i ricercatori nordamericani hanno istruito un apposito programma di AI con tutte le possibili informazioni relative alla struttura e alla vulnerabilità di Acinobacter baumannii, in modo da far “imparare” al sistema informatico la strategia più efficace per combatterlo. Gli studiosi hanno quindi messo a confronto 7.500 possibili strutture di farmaci, e hanno verificato che cosa fosse in grado di predire l’algoritmo.
L’esito finale è stata una sola molecola, chiamata abaucina, che non ha deluso le aspettative, né sulle colture in vitro, né sui modelli animali con ferite infettate da A. baumannii. L’abaucina - hanno verificato gli infettivologi - agisce disturbando il metabolismo di alcune proteine legate ai grassi, tipiche del batterio. Se nuovi test confermeranno questi risultati, si potrebbe iniziare a procedere sui primi volontari umani.
Vanno sottolineati, poi, due aspetti più generali, che segnalano un cambiamento nell’approccio. Intanto, a differenza di quello che si è fatto generalmente finora, nel caso dell’Acinetobacter baumannii si è cercato un antibiotico con uno spettro d’azione il più specifico possibile, da utilizzare solo in caso di infezione provocata da questo tipo di batterio. Se, da una parte, tale modo di procedere può essere un limite, perché nei casi gravi spesso coesistono più specie infettanti diverse, dall’altro riduce il rischio di resistenza (favorito, invece, da antibiotici più “generici”).
Va poi considerato che, secondo i ricercatori, si potrebbe pensare di procedere non solo utilizzando un algoritmo, come con l’abaucina, ma anche in modo casuale, grazie alla potenza dei sistemi di intelligenza artificiale, per trovare nuove molecole partendo da archivi di milioni di strutture. Ciò significa eseguire in poche ore compiti che classicamente richiedevano anni.
Nessun essere umano potrebbe mai lavorare su quantità neppure lontanamente paragonabili di informazioni con tempi di questo tipo. Pertanto, in questo caso, i vantaggi sono davvero rilevanti, e i rischi inesistenti.