Infecções resistentes a antimicrobianos matar milhões todos os anos. Eles têm o potencial de nos levar de volta à idade das trevas, quando infecções comuns como infecções do trato urinário (ITU) ou pneumonia eram letais e intratáveis.

Resistência antimicrobiana (RAM) ocorre quando os germes que causam infecções – bactérias, vírus ou fungos – desenvolvem maneiras de escapar dos medicamentos usados ​​para tratá-los.

Uso excessivo de antibióticos em locais como fazendas de frango e as clínicas de saúde tornaram-se um dos principais impulsionadores da RAM.

A boa notícia é que um importante impulso científico está a registar progressos significativos na luta contra a RAM.

“A resistência aos antibióticos ainda está longe de ser resolvida, mas tem havido muito progresso tanto na melhor compreensão como nas melhores práticas para a descoberta de novos antibióticos (que superam a resistência antimicrobiana)”, disse Luis Pedro Coelho, biólogo computacional da Universidade de Tecnologia de Queensland em Austrália.

Coelho liderou um novo estudo publicado na revista Cell em julho, que apresentou um enorme banco de dados de quase um milhão de potenciais compostos antibióticos.

O estudo é a prova de que podemos ser optimistas em relação à RAM, disse Sebastian Hiller, biólogo estrutural da Universidade de Basileia, na Suíça, que não esteve envolvido na investigação: “Este é apenas um exemplo de investigação em curso que mostra as nossas capacidades científicas para combater superbactérias. são enormes”, disse Hiller à DW.

Usando IA para descobrir novos antibióticos

O estudo usou aprendizado de máquina para procurar potenciais agentes antibióticos em um enorme banco de dados de micróbios que vivem em ambientes como o solo, o oceano e as vísceras humanas e animais.

“As bactérias lutam umas contra as outras constantemente nesses ambientes, usando ferramentas de guerra chamadas peptídeos, que são disparadas contra outras bactérias para matá-las. Os pesquisadores exploraram este espaço em busca de peptídeos antibióticos e encontraram algumas jóias escondidas”, disse Hiller.

O algoritmo examinou bilhões de sequências de proteínas potenciais e reduziu-as aos principais candidatos com previsão. ações antimicrobianas.

No total, foram previstos 863.498 novos peptídeos antimicrobianos, dos quais mais de 90% nunca haviam sido descritos antes.

Coelho disse que todos os peptídeos tinham o mesmo mecanismo geral de ação para matar bactérias – rompendo as membranas celulares que protegem as bactérias do meio ambiente.

“Também vemos que alguns peptídeos são mais eficazes contra certas cepas bacterianas do que outros, mas ainda não podemos prever exatamente por que, ou (digamos) qual peptídeo funcionará contra qual bactéria”, disse Coelho à DW.

Antibióticos peptídicos eficazes contra infecções bacterianas

Para descobrir quais destes péptidos poderiam ser úteis como antibióticos, os investigadores sintetizaram 100 péptidos e testaram-nos contra 11 estirpes bacterianas causadoras de doenças em placas de laboratório.

Eles descobriram que 79 peptídeos romperam as membranas bacterianas e 63 peptídeos atingiram especificamente bactérias resistentes a antibióticos, como Escherichia coli (E.coli) e Staphylococcus aureus.

Os pesquisadores também testaram os compostos em camundongos com abscessos cutâneos infectados, mas apenas três dos peptídeos mostraram efeitos antimicrobianos. vivo (em um organismo vivo).

“Isso indica que sua eficácia pode ser limitada vivo. Ainda assim, este é um resultado notável, e os compostos podem contornar os efeitos secundários de toxicidade grave dos antibióticos de último recurso, como as polimixinas”, disse Seyed Majed Modaresi, da Universidade de Basileia, na Suíça, que também não esteve envolvido no estudo.

Serão estas razões para estarmos optimistas em relação à luta contra a RAM?

Os autores publicaram seu conjunto de dados com acesso aberto, o que permite que outros cientistas revisem os 863.498 peptídeos e desenvolvam antibióticos com usos específicos em mente.

Por exemplo, os cientistas poderiam adaptar as propriedades dos antibióticos para minimizar os efeitos sobre as bactérias “amigáveis” do intestino humano. Muitos antibióticos em uso são conhecidos por destruir microbiota intestinal benéficao que pode levar a problemas de saúde e ao controle de patógenos potencialmente mortais.

Os cientistas também poderão utilizar o conjunto de dados para criar antibióticos contra os quais as bactérias não desenvolvam resistências, ajudando enormemente na luta a longo prazo contra a RAM.

Modaresi disse que o novo estudo mostra que inteligência artificial tornou-se fundamental na luta científica contra a RAM e que “a aplicação da aprendizagem automática acelerou o processo de descoberta de novos antibióticos”.

Ele acrescentou que o tipo de peptídeos descoberto neste último estudo era apenas um dos muitos agentes antimicrobianos existentes, e que as mesmas técnicas poderiam ser usadas para descobrir muitos outros tipos de antibióticos, incluindo bacteriófagos.

Hiller disse que embora haja razões para estar optimista em relação à luta científica contra a RAM, o próximo grande desafio é a criação de novos agentes antibióticos que sejam comercialmente viáveis.

“Só usamos novos antibióticos quando os antigos já não funcionam. Isto é bom porque evita que as bactérias desenvolvam resistências a eles, mas significa que não são financeiramente viáveis”, disse Hiller.

Hiller disse que as organizações de saúde e os governos estão a trabalhar em formas de tornar a comercialização de antibióticos mais viável, para que possam aproveitar as enormes reservas de potenciais antibióticos que os cientistas descobriram.

Editado por: Zulfikar Abbany

Fontes:

Descoberta de peptídeos antimicrobianos no microbioma global com aprendizado de máquina, publicado em Cell (2024) por Santos-Júnior et al. https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.013

Colaboradores da Resistência Antimicrobiana. Carga global da resistência bacteriana aos antimicrobianos em 2019: uma análise sistemática. Publicado no The Lancet (2022) https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02724-0