Un approccio innovativo usa l'intelligenza artificiale e dei biosensori per aprire la strada a uno sviluppo più rapido di farmaci.
La galantamina è un farmaco comune usato in tutto il mondo per curare i sintomi del morbo di Alzheimer (MA) e di altre forme di demenza. Sfortunatamente, sintetizzare i composti attivi in laboratorio alla scala necessaria non è commercialmente praticabile. L'ingrediente attivo viene estratto dai narcisi con un processo lungo, e dei fattori imprevedibili, come il meteo e la resa dei raccolti, possono influire sull'offerta e il prezzo del farmaco.
Ora, i ricercatori dell'Università del Texas di Austin hanno sviluppato strumenti - che comprendono un sistema di intelligenza artificiale e biosensori luminosi - per sfruttare i microbi che un giorno potranno fare tutto il lavoro. In un documento pubblicato su Nature Communications, i ricercatori delineano un processo che usa batteri geneticamente modificati per creare un precursore chimico della galantamina come sottoprodotto del normale metabolismo cellulare dei microbi. In sostanza, i batteri sono programmati per convertire il cibo in composti medicinali.
"L'obiettivo è fermentare alla fine medicinali come questo in grandi quantità", ha affermato Andrew Ellington, professore di bioscienze molecolari e autore senior dello studio. “Questo metodo crea una fornitura affidabile che è molto meno costosa da produrre. Non ha una stagione di crescita e non è influenzato dalla siccità o dalle inondazioni".
Danny Diaz, post-dottorato nel gruppo di ricerca Deep Proteins della UT, ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale chiamato MutComputeX che è la chiave del processo. Calcola come mutare le proteine all'interno dei batteri per migliorare la loro efficienza e temperatura operativa al fine di massimizzare la produzione della sostanza chimica medicinale richiesta.
"Questo sistema ha contribuito a identificare le mutazioni che renderebbero i batteri più efficienti nel produrre la molecola puntata", ha affermato Diaz. "In alcuni casi, è stato fino a tre volte più efficiente del sistema naturale presente nei narcisi".
Il processo di sfruttare i microbi per produrre sottoprodotti utili non è una novità. I birrai usano il lievito per produrre alcol e i batteri aiutano a creare formaggio e yogurt. La fermentazione microbica è attualmente usata per produrre alcuni tipi di insulina per il trattamento del diabete, ormoni e proteine ricombinanti usati in diversi farmaci come i trattamenti autoimmuni, e persino vaccini. Ma applicare l'IA nel processo è relativamente nuovo ed espande ciò che è possibile con la fermentazione microbica.
Il team di ricerca ha modificato geneticamente degli E.coli perché producessero 4-O’metil-norbelladina, un componente base della galantamina. La molecola complessa si trova in una famiglia di composti estratti dai narcisi che hanno usi medicinali per trattare condizioni come cancro, infezioni fungine e infezioni virali, ma l'uso della fermentazione microbica per creare una sostanza chimica in questa famiglia è nuovo.
Gli scienziati hanno anche creato un biosensore fluorescente per rilevare e analizzare rapidamente quali batteri stavano producendo le sostanze chimiche desiderate e quanto. Quando il biosensore, una proteina appositamente creata, entra in contatto con i prodotti chimici che i ricercatori vogliono creare, si illumina di verde.
"Il biosensore ci consente di testare e analizzare i campioni in pochi secondi, mentre finora servivano 5 minuti per ognuno", ha detto il primo autore dello studio Simon d’Oelsnitz, ricercatore post -dottorato in precedenza all'UT Austin e ora all'Università di Harvard. “E il programma di apprendimento automatico ci consente di restringere facilmente i candidati da decine di migliaia a decine. Messi insieme, questi sono strumenti davvero potenti".
Fonte: Esther Robards-Forbes in University of Texas at Austin (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: S d’Oelsnitz, [+11], AD Ellington. Biosensor and machine learning-aided engineering of an amaryllidaceae enzyme. Nature Communications, 2024, DOI
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