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22/12/2023 05h01 Atualizado 22/12/2023

Antibi�ticos: cerca de 700 mil pessoas morrem anualmente v�timas da resist�ncia antimicrobiana �
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: Matvevna para Pixabay

Cientistas anunciaram nesta semana a descoberta de uma nova classe estrutural de antibi�ticos. O artigo com a descoberta foi publicado na revista cient�fica "Nature" e foi apresentado como um avan�o significativo no estudo dessas drogas.

Para chegar � descoberta, a equipe de mais de 20 cientistas utilizou um modelo de aprendizado profundo (deep learning) para prever atividades de toxicidade, examinando virtualmente mais de 12 milh�es de compostos candidatos.

Esta abordagem inovadora resultou ent�o na identifica��o de uma nova classe de antibi�ticos com potente atividade contra pat�genos resistentes a m�ltiplos medicamentos.

Na pesquisa, os cientistas investigaram a atividade antibacteriana dos compostos os testando contra um tipo de bact�ria, o Staphylococcus aureus resistente � meticilina (ou SARM).

Uma inova��o-chave do estudo foi a capacidade de compreender as informa��es usadas pelo modelo para fazer suas previs�es de pot�ncia antibi�tica. Para isso, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de busca com o intuito de revelar n�o apenas uma estimativa da atividade antimicrobiana de cada mol�cula, mas tamb�m uma previs�o das subestruturas da mol�cula que provavelmente eram respons�veis por essa atividade.

Uso desenfreado de antibi�ticos na pandemia pode levar a 'apag�o' contra bact�rias resistentes

Posteriormente, tr�s modelos adicionais de deep learning foram treinados para prever a toxicidade desses compostos para diferentes tipos de c�lulas humanas. Combinando essas informa��es com as previs�es de atividade antimicrobiana, os pesquisadores identificaram compostos capazes de matar microrganismos com efeitos adversos m�nimos no corpo humano.

Dos compostos testados, aproximadamente 280 foram adquiridos e testados contra o MRSA, levando � identifica��o de dois promissores candidatos a antibi�ticos da mesma classe.

"O nosso insight aqui foi que poder�amos ver o que os modelos estavam aprendendo para fazer suas previs�es de que certas mol�culas seriam eficazes como antibi�ticos", disse James Collins, professor de Engenharia M�dica e Ci�ncia no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e um dos autores do estudo, em um comunicado.

Em uma abordagem colaborativa, os cientistas compartilharam seus achados com a Phare Bio, uma organiza��o sem fins lucrativos. Agora, a Phare Bio planeja uma an�lise minuciosa das propriedades qu�micas e do potencial uso cl�nico desses compostos.

Segundo a Organiza��o Mundial de Sa�de (OMS), a resist�ncia antimicrobiana (RAM), um fen�meno que ocorre quando bact�rias, v�rus, fungos e parasitas deixam de responder aos medicamentos antimicrobianos, representa uma das principais amea�as globais � sa�de p�blica. Em 2023, por exemplo, a RAM bacteriana direta contribuiu para 1,27 milh�o de mortes, e seu papel secund�rio resultou em 4,95 milh�es de �bitos em todo o mundo.

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