Ricercatori del MIT e della McMaster University hanno annunciato la settimana scorsa che un sistema di AI ha identificato un nuovo composto antibiotico in grado di uccidere l’Acinetobacter baumannii — uno dei batteri resistenti ai farmaci più pericolosi al mondo — in 48 ore di screening computazionale.
Il processo di scoperta che richiedeva anni ora richiede giorni.
Come funziona
Il sistema è stato addestrato su una libreria di circa 7.500 composti con attività antibatterica nota. Ha imparato a prevedere quali strutture molecolari avrebbero interrotto le funzioni cellulari batteriche senza effetti tossici sulle cellule umane.
Applicato a un dataset di 6.680 composti mai testati prima, ha segnalato una molecola che i ricercatori hanno chiamato abaucina. I test di laboratorio hanno confermato che era non solo efficace contro l’A. baumannii ma altamente specifica — uccideva i batteri bersaglio senza intaccare gli altri. La specificità è enormemente importante per evitare gli effetti collaterali che rendono gli antibiotici ad ampio spettro così problematici.
La crisi degli antibiotici
Il mondo sta esaurendo gli antibiotici che funzionano. La pipeline per i nuovi si è prosciugata decenni fa perché l’economia è terribile — un farmaco che prendi per due settimane non può generare gli stessi ricavi di uno che prendi a vita.
La scoperta assistita dall’AI cambia l’economia della ricerca di candidati. Non risolve il collo di bottiglia dei trial clinici, il percorso regolatorio, o il fallimento di mercato alla fine della pipeline. Ma rende l’inizio del percorso molto più economico.
Cosa succede dopo
L’abaucina è a anni dall’uso clinico. Il percorso da composto promettente a farmaco approvato è lungo, costoso e di solito infruttuoso.
Ma il ritmo con cui l’AI identifica candidati — tra antibiotici, antivirali, terapie oncologiche — sta accelerando in un modo che dà ai ricercatori vere ragioni di ottimismo.
Ecco come appare un’AI benefica.