Cientistas desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de selecionar combinações personalizadas de bacteriófagos (fagos) para tratar infecções bacterianas altamente resistentes a antibióticos. Publicado na Nature Microbiology, o estudo demonstra que a IA pode prever com precisão quais fagos são eficazes contra bactérias específicas, baseando-se unicamente no genoma bacteriano. Essa abordagem inovadora promete transformar a terapia com fagos, possibilitando tratamentos rápidos e personalizados para infecções difíceis de tratar, como as causadas por Escherichia coli multirresistente.
Os fagos, vírus que infectam e eliminam bactérias, foram amplamente utilizados no início do século XX, mas caíram em desuso com o avanço dos antibióticos. Com o aumento alarmante da resistência bacteriana, os fagos voltaram a ser investigados como alternativa. No entanto, a grande especificidade dos fagos a determinadas cepas bacterianas sempre foi um desafio para sua aplicação clínica. Para superar essa barreira, os pesquisadores criaram um modelo de IA capaz de identificar fagos eficazes para cepas bacterianas específicas analisando as regiões genômicas que codificam os receptores bacterianos. Após dois anos de desenvolvimento, o modelo alcançou uma taxa de precisão de 85% ao prever a eficácia dos fagos contra as bactérias.
Essa abordagem não apenas demonstra a viabilidade de terapias com fagos personalizados, mas também oferece uma solução prática para hospitais e laboratórios. Este trabalho estabelece um marco na personalização de tratamentos contra “superbactérias”, oferecendo esperança no combate à crescente crise de resistência antimicrobiana.
Link para o estudo: http://dx.doi.org/10.1038/s41564-024-01832-5
Conteúdo por: Dr. Caio Robledo Quaio, MD, MBA, PhD
Médico Geneticista – CRM-SP 129.169 / RQE nº 39130
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