Intelligenza artificiale scopre un super antibiotico

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2 anni fa

Grazie all’intelligenza artificiale è stato identificato un nuovo super antibiotico: chiamato halicin in omaggio al supercomputer Hal 9000 del film “2001: Odissea nello spazio”

Il nuovo super antibiotico è stato scoperto da una intelligenza artificiale e 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.

Stiamo affrontando una crisi crescente per quanto riguarda l’antibiotico-resistenza, e questa situazione si è venuta a creare sia per un aumento dei microrganismi patogeni divenuti resistenti, sia per una produzione sempre più scarsa di nuovi antibiotici da parte delle industrie biotech e farmaceutiche.

afferma James Collins del Mit.

Per la scoperta è stato utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico addestrato ad analizzare in modo estremamente accurato la struttura chimica di moltissimi composti, mettendola in correlazione con specifiche proprietà come la capacità di uccidere i batteri.

In questo modo i ricercatori hanno ottenuto una piattaforma capace di passare in rassegna più 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. Halicin sembra, a prima vista davvero essere straordinaria ed è già stata definita dallo stesso Collins come uno degli antibiotici più potenti mai scoperti, ma sono state selezionate anche altre 8 molecole potenzialmente interessanti che verranno testate a breve.

Secondo i ricercatori, il sistema potrebbe essere usato con grande efficacia per progettare nuovi farmaci, ma anche per ottimizzare quelli esistenti.

 

 

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