Como vamos vencer esse novo coronavírus?
Usando nossas melhores ferramentas:
nossa ciência e nossa tecnologia.
No meu laboratório, usamos ferramentas de inteligência artificial
e biologia sintética
para acelerar a luta contra essa pandemia.
O trabalho foi originalmente projetado
para enfrentar a crise de resistência aos antibióticos.
Nosso projeto busca aproveitar o poder do aprendizado de máquina
para repor nosso arsenal de antibióticos
e evitar uma era pós-antibiótica globalmente devastadora.
Sobretudo, a mesma tecnologia pode ser usada para procurar compostos antivirais
que poderiam nos ajudar a combater a pandemia atual.
Aprendizado de máquina está revolucionando o modelo tradicional de descoberta
de medicamentos.
Com essa abordagem,
em vez de testar meticulosamente milhares de moléculas existentes,
uma por uma, pela sua eficácia em um laboratório,
podemos treinar um computador pra explorar o espaço exponencialmente maior
de essencialmente todas as moléculas possíveis que poderiam ser sintetizadas,
e, assim, em vez de procurar uma agulha no palheiro,
podemos usar o imã gigante do poder da computação
para encontrar muitas agulhas em vários palheiros, simultaneamente.
Já tivemos algum sucesso inicial.
Recentemente, usamos aprendizado de máquina para descobrir novos antibióticos
que podem nos ajudar a combater as infecções bacterianas
que podem ocorrer em conjunto com infecções por SARS-CoV-2.
Há dois meses, o Audacious Project do TED aprovou financiamento
pra ampliarmos intensamente nosso trabalho
com o objetivo de descobrir sete novas classes de antibióticos
contra sete dos patógenos bacterianos mortais do mundo
nos próximos sete anos.
Para contextualizar:
o número de novas classes de antibióticos
descobertas nas últimas três décadas é zero.
Embora a busca por novos antibióticos seja para o nosso futuro a médio prazo,
o novo coronavírus representa uma ameaça mortal imediata,
e fico feliz em dizer que acreditamos que podemos usar a mesma tecnologia
para procurar terapêuticas para combater esse vírus.
Então, como vamos fazer isso?
Estamos criando uma biblioteca de treinamento composto,
com colaboradores que aplicam as moléculas em células infectadas com SARS-CoV-2
para ver quais delas exibem atividade efetiva.
Usaremos esses dados para treinar um modelo de aprendizado de máquina,
o qual será aplicado a uma biblioteca "in silico"
de mais de 1 bilhão de moléculas
para procurar potenciais novos compostos antivirais.
Vamos sintetizar e testar as principais previsões
e encaminhar os candidatos mais promissores para a clínica.
Parece bom demais para ser verdade?
Bem, não deveria.
O "Antibiotics AI Project" é baseado na pesquisa de prova de conceito
que levou à descoberta de um novo antibiótico de amplo espectro
chamado Halocin.
O Halocin tem atividade antibacteriana potente
contra quase todos os patógenos bacterianos resistentes a antibióticos,
incluindo infecções pan-resistentes intratáveis.
Mas ao contrário dos antibióticos atuais,
a frequência com que bactérias desenvolvem resistência contra o Halocin
é notavelmente baixa.
Testamos a capacidade das bactérias de desenvolver resistência contra Halocin
e contra Cipro no laboratório.
No caso do Cipro,
depois de só um dia, vimos resistência.
No caso do Halocin,
depois de um dia, não houve resistência.
Surpreendentemente, depois de até 30 dias, não vimos nenhuma resistência contra ele.
Neste projeto piloto, primeiro testamos cerca de 2,5 mil compostos contra E. coli.
Esse conjunto de estudo incluía antibióticos conhecidos,
como Cipro e penicilina,
bem como medicamentos que não são antibióticos.
Usamos esses dados para treinar um modelo
para aprender características moleculares associadas à atividade antibacteriana.
Nós os usamos numa biblioteca de reaproveitamento de medicamentos
contendo vários milhares de moléculas
e pedimos ao modelo para identificar moléculas
que se prevê terem propriedades antibacterianas,
mas não se parecem com antibióticos existentes.
Curiosamente, apenas uma molécula nessa biblioteca se encaixa nesses critérios,
e ela acabou por ser o próprio Halocin.
Dado que ele não se parece com nenhum antibiótico existente,
teria sido impossível para um ser humano, incluindo um especialista em antibióticos,
identificá-lo dessa maneira.
Imagine agora o que poderíamos fazer com esta tecnologia
contra o SARS-CoV-2.
E isso não é tudo.
Também estamos usando as ferramentas da biologia sintética,
ajustando DNA e outras máquinas celulares,
para servir a propósitos humanos, como combater a COVID-19,
e estamos trabalhando para desenvolver uma máscara protetora
que também possa servir como teste rápido de diagnóstico.
Então, como isso funciona?
Mostramos recentemente que podemos tirar a maquinaria celular de uma célula viva
e liofilizá-la junto com sensores de RNA no papel
para criar diagnósticos de baixo custo para o Ebola e o Zika.
Os sensores são ativados quando são reidratados por uma amostra de paciente
que poderia consistir em sangue ou saliva, por exemplo.
Mas esta tecnologia não se limita ao papel
e pode ser aplicada a outros materiais, incluindo tecidos.
Para a pandemia de COVID-19,
estamos projetando sensores de RNA para detectar o vírus
e liofilizá-los juntamente com as máquinas celulares necessárias
no tecido de uma máscara facial,
na qual o simples ato de respirar,
junto com o vapor de água da respiração, pode ativar o teste.
Assim, se um paciente estiver infectado com SARS-CoV-2,
a máscara produzirá um sinal fluorescente
que poderia ser detectado por um dispositivo portátil simples e barato.
Em uma ou duas horas, um paciente poderia ser diagnosticado
de forma segura, remota e precisa.
Também estamos usando biologia sintética
para projetar uma vacina candidata ao COVID-19.
Estamos redirecionando a vacina BCG, usada contra a tuberculose há quase um século.
É uma vacina viva atenuada,
e a estamos projetando para expressar antígenos SARS-CoV-2,
que devem desencadear a produção de anticorpos protetores
pelo sistema imunológico.
É importante ressaltar que a BCG é massivamente escalável
e possui um perfil de segurança entre os melhores de qualquer vacina relatada.
Com as ferramentas da biologia sintética e da inteligência artificial,
podemos vencer a luta contra esse novo coronavírus.
Este trabalho está nos estágios iniciais, mas a promessa é real.
Ciência e tecnologia podem nos dar uma vantagem importante
na batalha da inteligência humana contra os genes das superbactérias,
uma batalha que podemos vencer.
Obrigado.