Come faremo a battere questo nuovo coronavirus?
Usando i nostri strumenti migliori:
la scienza e la tecnologia.
Nel mio laboratorio, stiamo usando l'intelligenza artificiale
e la biologia sintetica
per accelerare la lotta contro questa pandemia.
Inizialmente, il nostro lavoro fu ideato
per affrontare la crisi della resistenza agli antibiotici.
Il nostro progetto cerca di sfruttare le capacità dell'apprendimento automatico
per ricostituire l'arsenale di antibiotici
ed evitare un'era post antibiotici devastante a livello globale.
Ancora più importante,
la stessa tecnologia può essere usata per cercare molecole antivirali
che possano esserci utili nel combattere l'attuale pandemia.
L'apprendimento automatico sta trasformando
in modo radicale la tradizionale ricerca farmacologica.
Con questo approccio,
invece di testare faticosamente le migliaia di molecole esistenti
una alla volta in laboratorio, per la loro efficacia,
possiamo addestrare un computer
a esaminare lo spazio esponenzialmente più ampio
sostanzialmente di tutte le possibili molecole sintetizzabili,
e così, invece di cercare un ago in un pagliaio,
possiamo usare il magnete gigante fornito dalla capacità computazionale
per cercare molti aghi in molti pagliai simultaneamente.
Abbiamo già avuto i primi successi.
Di recente abbiamo usato l'apprendimento automatico per scoprire nuovi antibiotici
utili nella lotta contro le infezioni batteriche
che possono verificarsi insieme alle infezioni da SARS-CoV-2.
Due mesi fa, The Audacious Project di TED ha approvato i finanziamenti
per aumentare enormemente il nostro lavoro
con l'obiettivo di scoprire sette nuove classi di antibiotici
contro sette dei peggiori batteri patogeni al mondo
nei prossimi sette anni.
Per dare il quadro:
il numero di nuove classi di antibiotici scoperte negli ultimi trent'anni è zero.
La ricerca di nuovi antibiotici è per il nostro prossimo futuro,
ma il nuovo coronavirus rappresenta una minaccia mortale immediata,
e sono entusiasta di dire che crediamo di poter usare la stessa tecnologia
per cercare medicinali per combattere questo virus.
Allora, come faremo?
Stiamo creando una libreria di molecole per l'apprendimento
e con l'aiuto di collaboratori,
stiamo applicando queste molecole a cellule infettate con SARS-CoV-2
per vedere quali di queste mostrano un'attività efficace.
Questi dati saranno usati per addestrare un modello di apprendimento automatico
che verrà applicato a una libreria in silico di oltre un miliardo di molecole
per cercare potenziali nuovi composti antivirali.
Sintetizzeremo e testeremo le previsioni migliori
e faremo avanzare nella fase clinica i candidati più promettenti.
Sembra troppo bello per essere vero?
Be', non dovrebbe.
L'Antibiotics-AI Project si fonda sulla nostra prova di ricerca concettuale
che ha portato alla scoperta di un nuovo antibiotico ad ampio spettro
che si chiama halicina.
L'halicina ha una potente attività antibatterica
contro quasi tutti i batteri patogeni resistenti agli antibiotici,
comprese le infezioni non trattabili panresistenti.
E più importante, diversamente dagli attuali antibiotici,
la frequenza con cui i batteri sviluppano la resistenza contro l'halicina
è notevolmente bassa.
Abbiamo testato la capacità dei batteri
di sviluppare una resistenza contro l'halicina
come contro il Ciproxin, in laboratorio.
Nel caso del Ciproxin,
dopo solo un giorno, abbiamo visto la resistenza.
Nel caso dell'halicina,
dopo un giorno, non abbiamo visto alcuna resistenza.
Sorprendentemente, dopo 30 giorni,
non abbiamo visto alcuna resistenza contro l'halicina.
In questo progetto pilota,
abbiamo prima testato circa 2.500 molecole contro l'E. coli.
Questo insieme volto all'apprendimento comprendeva antibiotici noti,
come il Ciproxin e la penicillina,
così come molti farmaci che non sono antibiotici.
Abbiamo usato questi dati per addestrare un modello
a imparare le caratteristiche molecolari associate all'attività antibatterica.
Poi abbiamo applicato questo modello
a una libreria di farmaci da riposizionare di diverse migliaia di molecole
e abbiamo chiesto al modello di identificare quelle molecole
che si prevede abbiano proprietà antibatteriche
ma che non hanno l'aspetto degli antibiotici esistenti.
Cosa interessante, solo una molecola nella libreria ha soddisfatto quei criteri
e si è rivelata essere l'halicina.
Poiché l'halicina ha un aspetto diverso da qualsiasi antibiotico esistente,
sarebbe stato impossibile per un uomo, persino per un esperto di antibiotici,
identificare l'halicina in questo modo.
Immaginate ora cosa potremmo fare con questa tecnologia
contro il SARS-CoV-2.
E non è tutto.
Stiamo usando questi strumenti della biologia sintetica,
sperimentando con il DNA e altri apparati cellulari,
per servire gli interessi dell'uomo nel combattere il COVID-19,
tra l'altro, stiamo lavorando per sviluppare una mascherina protettiva
che possa anche servire da test diagnostico rapido.
In che modo?
Di recente abbiamo mostrato
che si può estrarre l'apparato cellulare da una cellula vivente
e liofilizzarlo, sulla carta, insieme a dei sensori di RNA
per creare test diagnostici economici per Ebola e Zika.
I sensori si attivano quando vengono reidratati con un campione del paziente,
come un campione di sangue, o di saliva, per esempio.
Si è scoperto che questa tecnologia non si limita alla carta
e può essere applicata su altri materiali, inclusa la stoffa.
Per la pandemia da COVID-19,
stiamo progettando dei sensori di RNA per identificare il virus
da liofilizzare insieme all'apparato cellulare necessario
nel tessuto di una mascherina
in cui il semplice atto di respirare,
insieme con il vapore acqueo che ne deriva,
può attivare il test.
Così, se un paziente avesse un'infezione da SARS-CoV-2,
la mascherina emetterebbe un segnale fluorescente
che potrebbe essere rilevato
con un dispositivo portatile semplice ed economico.
Nell'arco di una o due ore, si potrebbe ottenere una diagnosi
in modo sicuro, accurato e a distanza.
Stiamo anche usando la biologia sintetica
per progettare un candidato vaccino per il COVID-19.
Stiamo riconvertendo il vaccino BCG,
che viene utilizzato contro la TBC da quasi un secolo.
È un vaccino vivo attenuato,
e lo stiamo ingegnerizzando per esprimere gli antigeni del SARS-CoV-2,
che dovrebbero indurre la produzione di anticorpi protettivi
da parte del sistema immunitario.
E cosa importante, il BCG è altamente scalabile
e ha un profilo di sicurezza che è tra i migliori di qualsiasi vaccino noto.
Con gli strumenti della biologia sintetica e dell'intelligenza artificiale,
possiamo vincere la lotta contro questo nuovo coronavirus.
Questo lavoro è nelle sue fasi iniziali, ma la promessa è reale.
La scienza e la tecnologia possono fornirci un vantaggio importante
nella battaglia dell'ingegno umano contro i geni dei super microbi.
Una battaglia che possiamo vincere.
Grazie.