Free AI progetta un nuovo agente letale contro l’E. coli
Il modello ha progettato i genomi dei fagi dall'inizio alla fine, senza che i ricercatori intervenissero manualmente nella sequenza
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In ambito scientifico, il suffisso “fago” significa “divorare”. Pertanto, il nome «batteriofago» potrebbe evocare immagini di minuscole creature che «mangiano» i batteri. Sebbene tale concezione non sia scientificamente accurata al 100%, i batteriofagi sono comunque letali predatori di batteri, e gli scienziati sono entusiasti all’idea di manipolare il DNA dei fagi come strada verso nuovi antibiotici.
È così che l’ingegnere chimico Brian Hie e lo studente di dottorato in bioingegneria Samuel King hanno iniziato a studiare il batteriofago ΦX174 (pronunciato “FYE-ex-1-7-4”). Hie, assistente professore di ingegneria chimica e membro della Dieter Schwarz Foundation Stanford Data Science Faculty, ha creato Evo 2, un modello di intelligenza artificiale generativa che risolve complesse sfide biologiche suggerendo nuove sequenze di DNA. Partendo da un frammento minimo di DNA del ΦX174, Evo 2 si mette al lavoro per scrivere genomi innovativi di nuovi fagi in grado di uccidere i batteri – in questo caso, il microboE. coli, che può essere letale quando le infezioni diventano gravi.
Fino a poco tempo fa, Evo 2 era per lo più confinato al computer, ma in un nuovo articolo, Hie e King lo hanno trasferito in un laboratorio reale. Sulla base dei genomi scritti da Evo 2, hanno sintetizzato quasi 300 nuovi fagi e ne hanno testato l’efficacia control’E. coli. Successivamente hanno ristretto l’elenco a una manciata di 16 fagi eccezionalmente efficacinell’uccidere l’E. coli.
«In questo caso, volevamo che il modello generasse l’intero genoma dall’inizio alla fine in un unico passaggio da sinistra a destra. Non abbiamo aggiunto nulla», spiega Hie parlando del processo che ha prodotto migliaia di opzioni per il suo team. «Nei test di laboratorio, alcuni dei suggerimenti di Evo hanno mostrato un’idoneità superiore rispetto al ΦX174 nativo».
Antibiotici resistenti alla resistenza
Hie e King hanno scelto il ΦX174 perché il suo intero genoma ha una lunghezza inferiore a 6.000 paia di basi. Rispetto ai 3 miliardi di paia di basi del genoma umano, il genoma del ΦX174 è relativamente semplice. Tuttavia, la sua capacità di uccidere i batteri lo rende comunque un caso di prova interessante per le potenzialità progettuali di Evo 2.
Il motivo per cui Hie vorrebbe o avrebbe bisogno di più di un fagoche attacchi l’E. coli è legato alla resistenza batterica, un punto debole comune degli antibiotici moderni. Alla fine, dopo anni di uso intensivo, i batteri sviluppano un’immunità ai farmaci che li uccidono. Gli antibiotici perdono efficacia.
«Se i batteri acquisiscono resistenza a un singolo fago, per il farmaco è game over», ha affermato Hie. «Ma se si dispone di più fagi geneticamente distinti in una miscela, sarebbe più difficile per i batteri sviluppare resistenza all’intero cocktail».
Pertanto, questo lavoro potrebbe portare alla creazione di un antibiotico resistente alla resistenza. Gli scienziati immaginano cocktail di batteriofagi geneticamente diversi che agiscono in sinergia per contrastare l’immunità microbica. Approcci simili potrebbero essere utilizzati per sviluppare fagi che prendano di mira altri batteri nocivi, come quelli della tubercolosi,lo Staphylococcus aureusresistente alla meticillina (MRSA) elo Pseudomonas aeruginosa, un batterio che è una delle principali cause di infezioni nosocomiali resistenti ai farmaci, tra gli altri.
«Nel nostro articolo presentiamo una prova di concetto, in cui dimostriamo che questo cocktail di 16 fagi supera rapidamente la resistenzadell’E. coliimmune al ΦX174 nativo», ha affermato Hie.
Nuovi strumenti
Le sfide tecniche legate alla progettazione di interi genomi – crearli nucleotide per nucleotide e poi trasferirli nei batteri – non sono né facili né economiche. King, primo autore dell’articolo, ha guidato il progetto.
Per quanto breve sia il genoma di ΦX174, spiega Hie, è straordinariamente difficile fissare una stringa di 5.400 caratteri e darle un senso gene per gene. King ha sviluppato un quadro computazionale per aiutare i ricercatori a valutare i genomi e a restringere l’elenco dei candidati da migliaia a soli quelli che il team riteneva più interessanti per un’ulteriore analisi.
«Una delle parti principali del quadro di progettazione consisteva nel determinare quali caratteristiche dovessero avere i genomi sulla base del ΦX174 e dei fagi correlati», spiega King. «Il quadro prevedeva diverse fasi chiave: la generazione dei genomi utilizzando Evo 2, la valutazione delle opzioni in base ai criteri di progettazione, la selezione dei candidati ottimali, la loro sintesi chimica e infine la verifica in laboratorio per individuare i genomi più efficaci».
«Dato che il costo della sintesi del DNA è ancora piuttosto elevato», spiega Hie, «il quadro di riferimento di Samuel ci ha aiutato a concentrarci solo sulle alternative più praticabili».
Open source, porte aperte
Come prova di fattibilità, Evo 2 ha superato le aspettative. Consapevole del suo potenziale nelle scienze mediche e biologiche, Hie offre Evo 2 come software open source e gratuito. Chiunque può scaricare Evo 2 e progettare autonomamente nuovi genomi.
La disponibilità gratuita dello strumento ha naturalmente sollevato discussioni in merito alla sicurezza e alla protezione. Hie è motivato dagli enormi benefici potenziali dello strumento per la salute e l’umanità, e ha affermato che la disponibilità aperta è essenziale per accelerare la ricerca e ottenere risultati concreti. Pur riconoscendo che versioni modificate dello strumento potrebbero essere utilizzate da malintenzionati, egli osserva che gli agenti patogeni esistenti presentano un rischio maggiore rispetto ai potenziali progetti basati sull’IA, poiché sono più facili da ottenere e produrre e, a differenza dell’IA, nel processo di evoluzione naturale non è possibile integrare controlli di sicurezza. Infatti, aggiunge, strumenti basati sull’IA come Evo 2 offrono agli esseri umani un potente vantaggio contro le pandemie di origine naturale e migliori opzioni di difesa contro le minacce biologiche create dall’uomo.
In seguito, Hie sta collaborando con altri ricercatori di Stanford e di altre istituzioni per ampliare la portata di Evo 2, pur portando avanti la propria ricerca volta a creare altri nuovi batteriofagi. Sta inoltre esaminando sequenze di DNA più lunghe e complesse, possibilmente anche di piccoli genomi batterici che potrebbero portare alla creazione di microbi ingegnerizzati benefici in grado di produrre sostanze chimiche utili, medicinali, combustibili e altro ancora.
«Le domande più importanti che mi pongo», ha affermato Hie, anticipando le ricerche future, «sono: come possiamo ottenere una maggiore novità genetica e come possiamo ottenere una maggiore controllabilità dei risultati?»
«Una delle parti più gratificanti di questo progetto è la creatività che Evo 2 consente», ha affermato King. «Grazie a ciò che possiamo fare con questi modelli, si sono ora aperte nuove porte nella scienza».
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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