Antibiotikë ‘inteligjent’: A mund të përfundojë IA rezistencën antimikrobike?

Rezistenca antimikrobike është një nga sfidat më të mëdha të mjekësisë moderne. Çdo vit rriten infeksionet dhe gjithnjë e më shumë janë të vështira për t'u trajtuar. Nëse nuk veprojmë në mënyrë efektive, në vitin 2050 mund të jetë shkaku kryesor i vdekshmërisë në nivel global.

Sipas raportit Global Burden of Disease Study, të publikuar në The Lancet, në vitin 2019 u vlerësuan 4.71 milionë vdekje të lidhura me infeksione rezistente, prej të cilave 1.27 milionë ishin drejtpërdrejt të atribuueshme kësaj shkaqe. Janë shifra që pasqyrojnë një krizë shëndetësore në rritje, të shkaktuar jo vetëm nga përdorimi i gabuar i antibiotikëve në mjekësi dhe bujqësi, por edhe nga mungesa e informacionit mbi këtë problem shëndetësor në shoqëri dhe nga mungesa e zhvillimit të barnave të reja efektive.

Alternativa ndaj antibiotikëve

Në këtë panoramë, është thelbësore të gjenden zgjidhje efektive. Një prej tyre është trajtimi i infeksioneve pa nevojën për të përdorur barna antimikrobike përmes fagoterapisë (përdorimi i viruseve që infektojnë bakteret) ose zhvillimi i peptideve antimikrobike.

Një strategji më pak e njohur është rimarrja e pozicionimit të barnave. Përfshin kërkimin, me ndihmën e IA-së dhe teknikave të tjera, të aplikimeve të reja terapeutike për barna ose molekula që tashmë janë të regjistruara dhe të miratuara. Kjo zvogëlon kohën dhe koston që kërkon zhvillimi i barnave të reja, sepse janë molekula që kanë kaluar fazat fillestare të sigurisë.

A janë antibiotikët në antidepresivë?

Sa i përket sëmundjeve infektive, strategjia e rimarrjes së pozicionimit tashmë ka identifikuar disa molekula me aktivitet antibakterial që më parë nuk ishin të njohura. Për shembull, disa anti-inflamatorë si diklofenaku dhe ibuprofeni. Hulumtimi ynë i vetë gjithashtu ka zbuluar këtë aktivitet në antidepresivë dhe antipsikotike.

Për këtë proces, është thelbësore aplikimi i modelave të parashikimit matematikor, të cilët mund të parashikojnë efikasitetin e përbërësve kundër mikroorganizmave të rezistueshëm duke analizuar volumet e mëdha të të dhënave biomedicinale. Prandaj, modelet që kombinojnë IA dhe bioinformatikën janë shumë të interesuara për industrinë farmaceutike që zhvillon barna të reja.

Simulimet që kursejnë kohë dhe burime

Së pari, IA mund të simulojë ndërveprimet midis barnave dhe patogjenëve në nivel molekular, duke lejuar parashikimin se si mikroorganizmat mund të zhvillojnë rezistencë dhe të ndihmojë në dizajnimin e antibiotikëve më të qëndrueshëm. Këto simulime kursejnë kohë dhe burime, përveç ofrimit të një kuptimi më të thellë të mekanizmave të rezistencës.

Kështu, përmes analizës së bazave të dhënash biomjekësore të mëdha – gjene, proteina, barna… – modelet e bazuara në mësimin automatik kanë parashikuar aktivitetin antibakterial të përbërësve si analogët e peptidit mastoparan të derivuar nga gjakun e grerëzës.

Një qasje tjetër e suksesshme ka qenë simulimi molekular, i cili parashikon se si “lëviz” një molekulë gjatë ndërveprimit me proteinën e interesit. Ky mjet lejoi identifikimin e pronave antimikrobike të disa antihipertensivëve, si olmesartani dhe valsartani, kundër baktereve patogjene si Pseudomonas aeruginosa ose Streptococcus pneumoniae.

Përveç kësaj, përparimet e fundit eksplorojnë metodologji të reja, si studimet transcriptomike (studimi i gjeneve të një organizmi dhe shprehja e tyre në proteina dhe metabolite) dhe analiza topologjike e të dhënave. Ky i fundit, pavarësisht se është një strategji “e re”, ka treguar dobishmërinë e tij në identifikimin e potencialeve antimikrobike përmes rivendosjes së barnave tashmë të regjistruara nga Administrata e Ushqimit dhe Barnave amerikane (FDA për shkurtim në anglisht).

Potenciali i analizës topologjike

Analiza topologjike e të dhënave është një model parashikimi matematik që aplikon gjeometrinë dhe topologjinë; domethënë, duke u bazuar në të dhënat e disponueshme për një molekulë, krijon një hartë, zakonisht tridimensionale, e cila përmbledh të gjitha informacionet strukturore dhe funksionale të asaj molekule. Ky metodë na ka lejuar të identifikojmë molekula me potencial antibotik pas identifikimit të ngjashmëri strukturore midis proteinave njerëzore dhe proteinave të bakterit Escherichia coli, përgjegjës për 90 % të infeksioneve urinare në të gjithë botën.

Rezultatet e arritura përmes simulimeve kompjuterike ose analizës kompjuterike na zbuluan drejtimet e mundshme të zhvillimit të antibiotikëve të rinj duke filluar nga struktura kimike e disa antidepresivëve, antipsikotikëve, antitumoraleve dhe antihistaminikëve.

Një epokë e re në luftën kundër infeksioneve

Këto gjetje forcojnë idenë se rivendosja e barnave, e kombinuar me mjetet kompjuterike, mund të ofrojë zgjidhje të reja terapeutike për infeksionet rezistente ndaj antibiotikëve të njohur. Me përmirësimin e saktësisë së modeleve aktuale, do të ishte e mundur të zhvillohej më shpejt dhe më efikas një arsenal i ri antimikrobik. Dhe do të ishte i disponueshëm me një shpejtësi më të madhe se sa mikroorganizmat fitojnë rezistencën.

Në një kontekst ku rezistenca antimikrobike përbën një nga tre kërcënimet më të mëdha për shëndetin global, të investosh në qasje të bazuara në IA dhe modelim kompjuterik nuk është vetëm një opsion i mundshëm, por një nevojë urgjente për të siguruar trajtime efektive kundër sëmundjeve infektive.

Ndoshta jemi në prag të një epoke të re në trajtimin e infeksioneve, ku, me ndihmën e IA-së, antibakterialët e së ardhmes do të dizajnohen dhe optimizohen nga kompjuteri. Shpresojmë që të jenë “antibiotikë inteligjentë”!