Com fem servir la IA per descobrir nous antibiòtics

Abans de la pandèmia del coronavirus, el bioenginyer Jim Collins i el seu equip van combinar el poder de la IA amb la biologia sintètica en un esforç per combatre una altra crisi amenaçadora: la dels superbacteris resistents als antibiòtics.
Collins explica com van pivotar els seus esforços per començar a desenvolupar una sèrie d'eines i compostos antivirals per ajudar a lluitar contra la COVID-19 -- i comparteix el seu pla per descobrir set noves classes d'antibiòtics en els propers set anys. (Aquest ambiciós pla forma part del Projecte Audaç, una iniciativa TED per inspirar i finançar el canvi global.)

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 podria ser 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.