Um estudo publicado na quinta-feira na revista Cell descreve como os pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts usaram o aprendizado de máquina para identificar uma molécula que parece capaz de combater alguns dos patógenos mais formidáveis do mundo.
Quando testada em ratos, a molécula, apelidada de halicina, tratou efetivamente uma infecção gastrointestinal por Clostridium difficile, um “assassino” comum de pacientes hospitalizados, e outro tipo de bactéria resistente a medicamentos que, frequentemente, causa infecções no sangue, trato urinário, e pulmões.
Esse é um desafio especialmente premente no desenvolvimento de novos antibióticos, porque a falta de incentivos econômicos fez com que as empresas farmacêuticas se afastassem da busca por tratamentos extremamente necessários. A cada ano nos EUA, bactérias e fungos resistentes a medicamentos causam mais de 2,8 milhões de infecções e 35.000 mortes, com mais de um terço das mortes atribuíveis ao Clostridium, de acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças. O dano é muito maior em países com menos recursos em saúde.
Sem o desenvolvimento de novos antibióticos, a Organização Mundial da Saúde estima que o número global de mortes por infecções resistentes a medicamentos aumentará para 10 milhões por ano até 2050, acima dos 700.000 por ano atualmente.
Além de encontrar halicina, os pesquisadores do MIT relataram que seu modelo de aprendizado de máquina identificou oito outros compostos antibacterianos cujas estruturas diferem significativamente dos antibióticos conhecidos. "Agora estamos descobrindo pistas entre as estruturas químicas que, no passado, nem sequer se imaginava que poderiam ser um antibiótico", disse Nigam Shah, professor de informática biomédica na Universidade de Stanford.
Em testes de acompanhamento no laboratório, a halicina mostrou uma capacidade notável de combater uma ampla variedade de patógenos multirresistentes. Testado contra 36 desses patógenos, mostrou potência contra 35 deles..
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