Neste estudo, os pesquisadores focaram na espécie Acinetobacter baumannii, descrita pela OMS como uma das três superbactérias mais “críticas”. Capaz de captar o DNA de outras espécies de bactérias no ambiente, incluindo genes de resistência a antibióticos, ela é resistente a quase todos os antibióticos.

Jonathan Stokes, um dos responsáveis pelo estudo, descreve a superbactéria como “inimigo público número um”. Isso porque, além de ser extremamente resistente, ela é muito comum em hospitais e casas de repouso.

Geralmente, sobrevive em superfícies e equipamentos médicos e infecta feridas, causando pneumonia e levando a quadros graves de saúde.

“As abordagens de inteligência artificial para a descoberta de medicamentos vieram para ficar e continuarão a ser refinadas”, diz James J. Collins, professor de engenharia médica e ciência no MIT, em publicação da McMaster.

“Sabemos que os modelos algorítmicos funcionam, agora é uma questão de adotar amplamente esses métodos para descobrir novos antibióticos de maneira mais eficiente e econômica”, completa o especialista.

Inteligência artificial à serviço da medicina

No estudo da universidade canadense, a inteligência artificial ajudou a reduzir milhares de produtos químicos em potencial a um conjunto que poderia ser testado em laboratório contra a superbactéria.

A tecnologia foi colocada para rastrear, então, uma lista de 6.680 compostos cuja eficácia era desconhecida. Em uma hora e meia, chegou a uma lista restrita de cerca de 240.

Por fim, os pesquisadores testaram as substâncias selecionadas pela inteligência artificial e encontraram nove antibióticos em potencial. Um deles, a abaucin, se demonstrou extremamente potente nos testes em laboratório: é capaz de tratar feridas infectadas em camundongos e matar amostras da superbactéria.

Os próximos passos, segundo Stokes, são aperfeiçoar o medicamento em laboratório e realizar ensaios clínicos. A expectativa é de que em 2030 o antibiótico esteja disponível para ser prescrito a pacientes.