Resistência aos antibióticos: descoberta de um milhão de péptidos antimicrobianos

Encontrar novos antibióticos para combater a resistência é um desafio urgente para a medicina e constitui um problema face ao qual o machine learning (sidenote: Machine Learning Tecnologia de inteligência artificial devida à qual os computadores “aprendam”, somente pelo processamento de um vasto leque de dados. ) pode dar um contributo importante. Como? Ao prever o repositório global de péptidos antimicrobianos (AMPs) (sidenote: Péptidos antimicrobianos (AMPs) Os péptidos antimicrobianos (AMPs) são sequências curtas de aminoácidos largamente presentes nos mais diversos organismos, incluindo bactérias, plantas, anfíbios, insetos, peixes e mamíferos. Têm a capacidade de comprometer o crescimento microbiano, normalmente ao interferirem com a integridade da parede celular. Aprofundar: https://www.sciencedirect.com/topics/agricultural-and-biological-sciences/antim… ) disponíveis no planeta. Estes AMPs representam uma terapia promissora já utilizada clinicamente como antivirais (por exemplo, enfuvirtida) e são alvo de ensaios clínicos pelas suas propriedades imunomoduladoras no tratamento das infeções microbianas (leveduras e bactérias). As suas vantagens em relação aos antibióticos estão longe de ser negligenciáveis: por um lado, alguns têm um espetro de atividade reduzido, permitindo terapias mais direcionadas, e por outro lado, a resistência a muitos AMPs está a evoluir lentamente e não está ligada à resistência cruzada com outras classes de antibióticos amplamente utilizadas.

Quase 1 milhão de candidatos

Na prática, o Machine learning permitiu aos investigadores a previsão e catalogação dos AMPs candidatos (AMP-c) que são produzidos por todos os organismos terrestres, mediante a análise detalhada das bases de dados públicas mundiais (63.410 metagenomas e 87.920 genomas de bactérias ou de arqueobactérias). Os autores limitaram-se ao estudo de uma categoria particular de AMPs: os que são codificados pelos genes dos próprios organismos e que são compostos por menos de 100 aminoácidos. O resultado foi um catálogo (denominado AMPSphere) que contém 833.498 sequências de péptidos não redundantes.

100 candidatos testados com êxito

Para confirmarem o poder antimicrobiano dos AMP-c, os investigadores sintetizaram 100 deles e testaram-nos contra bactérias patogénicas resistentes e bactérias comensais do sistema digestivo. In vitro, 79 demonstraram-se ativos contra agentes patogénicos ou comensais, incluindo 63 contra 11 agentes patogénicos que constituem problemas de saúde pública. Quatro péptidos revelaram-se eficazes (100% de células mortas após 24 h de incubação a 37°C) a concentrações muito baixas de cerca de 1 μmol/L, comparáveis à dos péptidos mais potentes descritos na literatura científica.

Quais os seus mecanismos de ação? O estudo dos péptidos ativos contra Acinetobacter baumannii ou Pseudomonas aeruginosa mostra que os mesmos causam uma permeabilização significativa da membrana externa dos referidos agentes patogénicos. 

A eficácia dos principais AMPs candidatos foi também confirmada in vivo em modelos murinos de abcesso (infeção por A. baumannii).