Peptidi di diversi animali estinti sono risultati efficaci nel trattamento delle infezioni nei topi.
Le infezioni causano circa 1,27 milioni di morti ogni anno in tutto il mondo, una cifra che, a causa della crescente resistenza agli antibiotici, potrebbe raggiungere i 10 milioni entro il 2050. Questo quadro scoraggiante è aggravato dal fatto che da decenni non viene sviluppata alcuna nuova classe di antibiotici. Il biotecnologo spagnolo César de la Fuente, leader del Machine Biology Group dell’Università della Pennsylvania (USA), ritiene che la soluzione al problema sia riportare in vita le molecole che i microrganismi non sanno come affrontare, che appartengono a specie estinte organismi. Questa tecnica, chiamata disestinzione molecolare, l’aiuto del deep learning, ha già prodotto candidati promettenti per antibiotici preclinici “resuscitando” molecole di Neanderthal (Neanderthalin-1) e Denisoviani, due specie umane scomparse decine di migliaia fa di anni.
I genomi esprimono proteine con proprietà antimicrobiche naturali, prodotte e selezionate attraverso l’evoluzione. Il decadimento molecolare ipotizza che queste molecole potrebbero essere i principali candidati per nuovi farmaci sicuri. Nel nuovo articolo, il team spiega di aver usato il deep learning per estrarre i proteomi – un gruppo di proteine prodotte da un organismo – di tutti gli organismi estinti disponibili per la scoperta di peptidi antibiotici.
Dieci milioni di peptidi
Per fare ciò, i ricercatori hanno sviluppato un’intelligenza artificiale chiamata APEX (Antibiotic Peptide Deextinction), che utilizza un’architettura di apprendimento multi-task per prevedere l’attività antimicrobica dei peptidi. L’algoritmo ha estratto più di dieci milioni di peptidi e ha previsto 37.176 sequenze con attività antimicrobica, 11.035 delle quali non sono state trovate negli organismi esistenti. Infine, il team ha sintetizzato 69 peptidi e ha confermato sperimentalmente la loro attività contro i batteri patogeni. La maggior parte dei peptidi uccideva i batteri depolarizzandone la membrana citoplasmatica, a differenza dei peptidi antimicrobici noti, che tendono ad attaccare la membrana esterna. In particolare, i composti del piombo (tra cui la cosiddetta mammuthusin-2 del mammut lanoso, l’elefasina-2 dell’elefante dalle zanne dritte, l’idrodamina-1 dell’antica mucca di mare, la milodonina-2 del bradipo gigante e la megalocerina-1 del alce gigante estinto) ha mostrato attività anti-infettiva nei topi con ascessi cutanei o infezioni alla coscia.
“La resistenza antimicrobica è una delle più grandi minacce del nostro tempo e sono urgentemente necessari nuovi antibiotici“, avverte nel suo resoconto X De la Fuente, che pochi giorni fa ha pubblicato sulla rivista “Cell” insieme a scienziati dell’Università del Queensland of Technology (Australia), ricerca che ha identificato, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, quasi un milione di potenziali fonti di antibiotici in natura. A suo avviso, l’estinzione molecolare aiutata dal deep learning può accelerare la scoperta di molecole terapeutiche e offrire un quadro completamente nuovo per la scoperta di farmaci.
