Grazie all’intelligenza artificiale e’ stato identificato un nuovo super antibiotico: chiamato ‘halicin’ in omaggio al supercomputer Hal 9000 del film ‘2001: Odissea nello spazio’, ha dimostrato nei test di laboratorio di poter eliminare molti dei batteri portatori di malattie, compresi alcuni ceppi diventati resistenti a tutti i farmaci tradizionali.
Il risultato, pubblicato sulla rivista Cell dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (Mit), potrebbe rappresentare l’inizio di una nuova era per la ricerca sugli antibiotici, che negli ultimi anni ha subito un forte rallentamento.
Il risultato, pubblicato sulla rivista Cell dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (Mit), potrebbe rappresentare l’inizio di una nuova era per la ricerca sugli antibiotici, che negli ultimi anni ha subito un forte rallentamento.
“Stiamo affrontando una crisi crescente per quanto riguarda l’antibiotico-resistenza, e questa situazione si e’ venuta a creare sia per un aumento dei microrganismi patogeni divenuti resistenti, sia per una produzione sempre piu’ scarsa di nuovi antibiotici da parte delle industrie biotech e farmaceutiche”, afferma James Collins del Mit.
Per superare questa impasse, i ricercatori hanno messo a punto un algoritmo di apprendimento automatico addestrato ad analizzare in modo estremamente accurato la struttura chimica dei composti chimici, mettendola in correlazione con specifiche proprieta’ come la capacita’ di uccidere i batteri.
In questo modo hanno ottenuto una piattaforma capace di passare in rassegna piu’ di centro milioni di composti nell’arco di alcuni giorni, identificando quelli che potrebbero uccidere i batteri usando meccanismi d’azione diversi rispetto ai farmaci esistenti. “Il nostro approccio ha svelato questa fantastica molecola che e’ verosimilmente uno degli antibiotici piu’ potenti mai scoperti”, sottolinea Collins.
Lo studio ha permesso di individuare anche altre 8 molecole potenzialmente interessanti che verranno testate a breve. Secondo i ricercatori, il sistema potrebbe essere usato pure per progettare nuovi farmaci e ottimizzare quelli esistenti.
