Així doncs com derrotarem aquest nou coronavirus?
Fent servir les nostres millors eines:
la ciència i la tecnologia.
Al meu laboratori, fem servir eines d'intel·ligència artificial
i biologia sintètica
per accelerar la lluita contra aquesta pandèmia.
La nostra feina en un origen
havia d'abordar la crisis de la resistència als antibiòtics.
El nostre projecte vol aprofitar el poder de l'aprenentatge automàtic
per reabastir l'arsenal antibiòtic
i evitar una era de devastació global postantibiòtica.
Significativament, la mateixa tecnologia pot servir
per cercar compostos antivirals
que ens podrien ajudar a combatre l'actual pandèmia.
L'aprenentatge automàtic està transformant
el model tradicional
de recerca farmacèutica de cap a peus.
Amb aquest plantejament
en lloc de passar pel calvari de provar milers de mol·lècules existents
una a una al laboratori per veure'n l'efectivitat,
podem entrenar un ordinador perquè explori l'espai exponencialment més gros
d'essencialment totes les mol·lècules possibles que es podrien sintetitzar,
i així, en comptes de cercar l'agulla en un paller
podem emprar el gegantí imant del poder computacional
per trobar moltes agulles en múltiples pallers simultàniament.
Ja hem tingut alguns èxits inicials.
Recentment, vam usar l'aprenentatge automàtic per descobrir nous antibiòtics
que ens poden ajudar a combatre les infeccions bacterianes
que poden esdevenir de la ma de les infeccions del SARS-CoV-2.
Fa dos mesos, el Projecte Audaç de TED va aprovar finançar-nos
perquè la nostra feina cresqués exponencialment.
amb l'objectiu de descobrir set noves classes d'antibiòtics.
contra set dels patògens bacterians més mortífers del món
durant els pròxims set anys.
Com a context:
El nombre de noves classes d'antibiòtics
que s'han descobert durant les darreres tres dècades és zero.
Mentre la recerca de nous anbiòtics es pel futur a mig termini,
el nou coronavirus suposa una amenaça mortífera immediata,
i m'il·lusiona dir-vos que pensem poder emprar la mateixa tecnologia
per cercar cures per combatre aquest virus.
I com ho farem?
Bé, creem una biblioteca d'entrenament de compostos i amb col·laboradors
apliquem aquestes mol·lècules a cèl·lules infectades pel virus
per veure quines mostren activitat efectiva.
Les dades seran utilitzades per a un model d'aprenentatge automàtic
que serà aplicat a una biblioteca in silico de més d'un bilió de mol·lècules
per cercar nous potencials compostos antivirals.
Sintetitzarem i provarem les millors prediccions
i portarem els candidats més prometedors a la clínica.
Sona massa bé per a ser real?
Bé, no hauria de ser així.
El Projecte d'Antibiòtics IA es basa en la prova de recerca conceptual.
que va portar al descobriment d'un nou antibiòtic d'ample espectre
anomenat Halocina.
L'Halocina té una potent activitat antibacteriana
contra gairebé tots els patògens bacterians resistents als antibiòtics,
incloses infeccions panresistents intractables.
En contrast amb els antibiòtics actuals,
la freqüència amb què els bacteris desenvolupen resistència contra l'Halocina
és notablement baixa.
Vam provar l'habilitat dels bacteris de desenvolupar reistència contra l'Halocina
com també la Cipro al laboratori.
En el cas de la Cipro,
després d'un sol dia, vam veure-hi resistència.
En el cas de l'Halocina,
després d'un dia, no n'hi vam veure cap.
Increïblement, ni després de 30 dies
no hi vam veure cap resistència contra l'Halocina.
En el projecte pilot, primer vam testar uns 2.500 compostos contra l'E. coli.
Aquest conjunt d'entrenament incloïa antibiòtics coneguts,
com la Cipro i la penicil·lina,
i també altres fàrmacs que no són antibiòtics.
Vam usar aquestes dades per entrenar un model
per descobrir aspectes mol·leculars associats amb activitat antibacteriana.
Després aplicàrem el model a un repositori de reposicionament
que incloïa milers de mol·lècules
i vam demanar al model que n'identifiqués
les que prevèiem que tenen propietats antibacterianes
però no emprem com antibiòtics.
Curiosament, només una mol·lècula del repositori responia als criteris,
i aquesta mol·lècula va resultar ser l'halocina.
Donat que l'Halocina no s'assembla a cap antibiòtic que existeixi,
hauria estat impossible per a un humà, ni que fos un expert en antibiòtics,
d'identificar l'Halocina d'aquesta manera.
Ara imagineu què podríem fer amb aquesta tecnologia
contra el SARS-CoV-2.
I això no és tot.
També estem fent servir eines de biologia sintètica,
jugant amb l'ADN i la maquinària cel·lular,
al servei de la humanitat, com ara combatent la COVID-19,
i notablement treballem per desenvolupar una mascareta protectora
que també serveix com a prova diagnòstica ràpida.
I això com funciona?
Bé, recentment vam demostrar
que podem extreure la maquinària cel·lular d'una cèl·lula viva
i congelar-la en sec amb sensors ARN en paper
per crear diagnòstics de baix cost per l'Ebola i la Zika.
Els sensors s'activen quan un pacient els rehidrata
per exemple amb sang o saliva.
Resulta que aquesta tecnologia no es limita al paper
i es pot aplicar a altres materials inclosos els teixits.
Per a la pandèmia de la COVID-19
estem dissenyant sensors ARN per detectar els virus
i congelar-los en sec junt amb la maquinària cel·lular necessària
en el teixit d'una mascareta
on el simple fet de respirar,
amb el vapor d'aigua que hi intervé,
pot activar el test.
Així, si un pacient s'infecta de SARS-CoV-2,
la mascareta produirà un senyal fluorescent
que es podria detectar amb un aparell portàtil senzill i barat.
Podríem diagnosticar a un pacient en una o dues hores
segurament, remotament i acuradament.
També emprem la biologia sintètica
per dissenyar un candidat a vaccí per a la COVID-19.
Estem reposicionant un vaccí BCG
que havíem fet servir contra la TB durant gairebé un segle.
És un vaccí atenuat viu,
i l'estem modificant perquè expressi antigens SARS-CoV-2,
els quals haurien d'activar la producció d'anticossos
per part del sistema immunològic.
Val a dir que la BCG es pot produir a una escala enorme
i té un perfil de seguretat que està entre els millors de tots els vaccins.
Amb les eines de la biologia sintètica i la intel·ligència artificial,
podem guanyar la lluita contra aquest nou coronavirus.
Aquest treball està a les beceroles, però el potencial hi és.
La ciència i la tecnologia ens poden donar un avantatge important
en la lluita entre l'enginy humà i els gens dels superbacteris,
una lluita que podem guanyar.
Gràcies.