Foto: Zoo Brasília | Divulgação
Com ajuda da inteligência artificial, cientistas rastrearam bibliotecas globais sobre veneno e encontraram centenas de moléculas com potencial para se transformar em antibióticos. Entre elas, dezenas já despontam como candidatas “promissoras” contra infecções resistentes.
A resistência bacteriana mata mais de um milhão de pessoas por ano em todo o mundo, e encontrar substâncias alternativas que consigam eliminar esses patógenos é uma das grandes metas atuais da medicina. Antes já se haviam testado, com ajuda da IA, compostos vindos de plantas e medicamentos já existentes; agora, venenos de cobra, escorpião e aranha despontam também como fonte fértil.
Pesquisadores da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, recorreram a um sistema de aprendizado profundo chamado APEX para analisar um banco de dados com mais de 40 milhões de peptídeos criptografados de veneno (VEPs). São pequenas proteínas criadas por animais justamente para atacar o sistema nervoso, as células sanguíneas ou os órgãos de suas presas e inimigos.
Em poucas horas, o algoritmo identificou 386 compostos que exibiam as características moleculares de antibióticos de última geração. “Venenos são obras-primas evolucionárias, mas seu potencial antimicrobiano ainda é pouco explorado”, afirmou o professor César de la Fuente, autor sênior do estudo. “O APEX nos permite escanear um imenso espaço químico em poucas horas e identificar peptídeos com potencial excepcional para combater os patógenos mais persistentes do mundo.”
A equipe selecionou 58 peptídeos de veneno para síntese e testes em laboratório. O resultado, publicado na revista Nature Communications, mostrou que 53 foram capazes de matar cepas de bactérias resistentes, incluindo E. coli e Staphylococcus aureus, sem provocar danos aos glóbulos vermelhos humanos. “Ao combinar a triagem computacional com a experimentação laboratorial tradicional, realizamos uma das investigações mais abrangentes sobre antibióticos derivados de veneno até o momento”, declarou o coautor Marcelo Torres em nota da universidade.
A plataforma também identificou mais de 2.000 novos “motivos” antibacterianos — curtas sequências de aminoácidos responsáveis por inibir ou eliminar bactérias. Agora, os cientistas estão refinando os peptídeos mais promissores, ajustando sua estrutura por meio da química medicinal, na expectativa de chegar a futuros antibióticos.