Giulia Alfieri

Quando l’intelligenza artificiale è utile per curare

Il batterio Staphylococcus aureus resistente alla meticillina causa ogni anno oltre 100mila morti in tutto il mondo ma grazie all’intelligenza artificiale è stata scoperta una nuova classe di antibiotici in grado di combatterlo. Tutti i dettagli

6 Gennaio 2024 08:00

Giulia Alfieri

Dietro c’è sempre l’uomo ma l’intelligenza artificiale (IA) ha giocato un ruolo fondamentale. Grazie a questa tecnologia, infatti, un gruppo di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha scoperto una nuova classe di antibiotici capaci di uccidere il batterio Staphylococcus aureus resistente alla meticillina, che provoca ogni anno oltre 100mila morti in tutto il mondo.

COS’È LO STAPHYLOCOCCUS AUREUS

Lo Staphylococcus aureus, spiega l’Istituto superiore di sanità (Iss), è un batterio molto comune che causa infezioni cutanee minori che generalmente non richiedono cure mediche. Può essere presente in comunità (nella popolazione generale) e in pazienti ospedalizzati è causa comune di infezioni correlate all’assistenza ospedaliera. Dagli anni ’70 è emerso un ceppo resistente alla meticillina (Mrsa), oggi molto diffuso soprattutto a livello ospedaliero e negli ultimi anni diversi cloni provocano infezioni in ambito comunitario.

Sebbene esista la possibilità di contaminazione degli alimenti con Mrsa, il gruppo di esperti sui pericoli biologici (Biohaz) dell’Autorità europea per la sicurezza alimentare (Efsa) assicura che allo stato attuale non si hanno prove di un aumento del rischio di contrarre l’infezione o di diventare portatore sano in seguito all’ingestione o alla manipolazione di cibi contaminati. A correre maggiori rischi, precisa l’Iss, sono invece gli individui, come agricoltori, allevatori e veterinari (e i loro famigliari) che sono a contatto con animali vivi, soprattutto nei luoghi in cui la prevalenza di Mrsa è alta.

I DATI

Come ricorda l’Iss, lo Staphylococcus aureus resistente alla meticillina costituisce una delle problematiche più importanti di sanità pubblica a causa dell’impatto epidemiologico ed economico, con conseguenze gravi in termini di aumento della mortalità, della durata delle degenze ospedaliere e dei costi sanitari.

L’Mrsa è infatti tra i principali patogeni responsabili di infezioni causate da batteri resistenti agli antibiotici nell’Unione europea. L’Italia, in particolare, dai primi anni 2000, è uno dei Paesi europei con le più alte percentuali di resistenza alla meticillina nei ceppi di S. aureus e, secondo i dati del Sistema di sorveglianza nazionale dell’antibiotico-resistenza, la percentuale di Mrsa responsabile di infezioni invasive (sangue e liquor) nel nostro Paese si è mantenuta stabile dal 2015 al 2020, attestandosi intorno al 34%.

Questo batterio, inoltre, rappresenta una delle principali cause di infezioni correlate all’assistenza e il Centro europeo per la prevenzione e il controllo delle malattie (Ecdc) stima che in Europa, tra tutte le infezioni correlate all’assistenza causate da batteri resistenti agli antibiotici, l’Mrsa sia responsabile di quasi il 44% dei casi e oltre il 20% di eccesso di mortalità.

Ogni anno nell’Unione europea si verificano quasi 150.000 infezioni da Mrsa, con almeno 7.000 decessi attribuibili e nel 2019 è stata la combinazione patogeno-farmaco più letale a livello globale, facendo registrare 121.000 decessi attribuibili alla resistenza antimicrobica, soprattutto nel Sud-est asiatico, nell’Asia orientale e in Oceania.

LA SCOPERTA DEGLI ANTIBIOTICI DA PARTE DELL’IA…

Ora però, grazie all’intelligenza artificiale, che ha setacciato circa 12 milioni di composti alla ricerca di nuove molecole, alcuni ricercatori del MIT hanno individuato una nuova classe di antibiotici che, sia in laboratorio che in esperimenti condotti su topi, si è dimostrata efficace nell’uccidere il batterio Staphylococcus aureus resistente alla meticillina. I composti, inoltre, spiegano gli autori della pubblicazione su Nature, mostrano anche una tossicità molto bassa nei confronti delle cellule umane, il che li rende particolarmente validi come candidati farmaci.

Ma la vera innovazione dello studio è che i ricercatori sono riusciti anche a capire quali tipi di informazioni il modello di deep learning utilizzava per fare le sue previsioni sulla potenza degli antibiotici e questo potrebbe aiutare a progettare altri farmaci ancora più efficaci di quelli identificati dal modello.

…E IL RUOLO DELL’UOMO

La ricerca di nuovi composti attraverso l’IA non è infatti una novità ma questo approccio, secondo gli autori, ha un limite, ovvero che i modelli sono “scatole nere”, cioè non c’è modo di sapere su quali caratteristiche hanno basato le loro previsioni: “Ciò che ci siamo proposti di fare nello studio – ha detto Felix Wong, che ha guidato i ricercatori insieme ad Erica Zheng – era di aprire questa scatola nera”.

Per raggiungere l’obiettivo, gli autori hanno modificato un algoritmo di ricerca già esistente, che consente di generare non solo una stima dell’attività antibatterica di ciascuna molecola, ma anche una previsione di quale parte del composto è responsabile di tale proprietà. Tra i candidati individuati, i ricercatori ne hanno selezionati circa 280 da testare in laboratorio e due di questi, appartenenti alla stessa classe, sono risultati particolarmente efficaci contro l’Mrsa.