Antibiotici su misura: quando l’AI veste il camice e il bisturi è un algoritmo | | | | Turtles AI

Una nuova frontiera della scienza vede l’AI plasmare molecole capaci di neutralizzare la gonorrea resistente e l’MRSA, usando metodi che esplorano spazi chimici mai prima immaginati e selezionando candidati innovativi non ancora sintetizzati.

Punti chiave:

• Progettati due antibiotici, NG1 e DN1, con AI generativa e testati con successo su topi.
• Oltre 36 milioni di composti teoretici analizzati, filtrati per attività antimicrobica e assenza di tossicità.
• Meccanismi d’azione nuovi: NG1 agisce su LptA, DN1 danneggia la membrana batterica più diffusamente.
• Collaborazione con Phare Bio per perfezionamento e sviluppo preclinico.

Il Massachusetts Institute of Technology ha affidato all’AI il compito di creare farmaci che ancora non esistono: un esercizio di pura alchimia digitale che ha coinvolto milioni di strutture molecolari originali. Il risultato? Due possibili antibiotici  battezzati NG1, mirato contro la gonorrea resistente, e DN1, efficace contro l’MRSA, testati con successo in laboratorio e su modelli animali, ma lontani dalla prescrizione umana. 

Il team ha generato oltre 36 milioni di composti sintetici, una marea di potenziali farmaci invisibili ai metodi tradizionali  che poi sono stati scremati grazie a modelli AI in base a tre criteri: attività antibatterica, esclusione di strutture simili agli attuali antibiotici e sicurezza per l’uomo. Il primo approccio ha utilizzato un frammento promettente (F1), da cui è partita la costruzione di NG1, mentre il secondo ha lasciato totale libertà creativa all’algoritmo, portando a DN1. 

Il primo composto, NG1, interagisce con una proteina coinvolta nella sintesi della membrana esterna batterica, LptA, un bersaglio nuovo e mai sfruttato finora. DN1, al contrario, agisce uglualmente aggredendo la membrana ma in maniera più generale, non limitata a una singola proteina. 

Dal punto di vista operativo, il processo è affascinante: partendo da una libreria di circa 45 milioni di frammenti chimici, un algoritmo ha individuato F1; altri modelli  come CReM e F-VAE  hanno composto circa 7 milioni di molecole da F1, da cui sono stati scelti 1 000, poi ridotti a 80 sintetizzabili, infine a NG1. Per DN1, il modello ha generato 29 milioni di molecole senza costrizioni, selezionando poi 90 possibili, sintetizzandone 22, di cui una (DN1) ha mostrato forte efficacia in topi. 

Sul versante dello sviluppo, il consorzio Antibiotics-AI, con la collaborazione della non-profit Phare Bio, ha in carico il perfezionamento di NG1 e DN1 e il rafforzamento degli studi preclinici. L’idea è già di cellula aperta: l’AI sarà chiamata a progettare nuovi antibiotici contro patogeni come Mycobacterium tuberculosis o Pseudomonas aeruginosa.

Un aspetto da non trascurare è l’ampiezza del problema: la resistenza antimicrobica è già responsabile di milioni di morti ogni anno, eppure le industrie farmaceutiche hanno largamente abbandonato la ricerca di nuovi antibiotici, scoraggiate dai costi e dai bassi ritorni economici. In questo contesto, l’AI emerge non come panacea, ma come una spinta creativa capace di abbattere i limiti del consueto approccio farmaceutico. 

La tecnologia ha dimostrato di poter rimodellare le regole del gioco, spingendo la scoperta farmaceutica verso territori inesplorati e ignoti, ma la strada fino alla realtà clinica è lunga e ancora tutta da percorrere.