L’intelligenza artificiale entra sempre più nel cuore della scoperta farmacologica e apre nuove prospettive nella lotta all’antibiotico-resistenza. Un sistema sviluppato da ricercatori della McMaster University ha infatti progettato una nuova molecola antibatterica efficace contro infezioni cutanee difficili da trattare con i farmaci attualmente disponibili.

Lo studio, pubblicato su Molecular Systems Biology, descrive un modello di IA denominato SyntheMol-RL, in grado di esplorare fino a 46 miliardi di possibili composti chimici, superando di gran lunga la capacità degli screening tradizionali di laboratorio, che raramente oltrepassano il milione di molecole testate.

Il sistema utilizza un approccio modulare: piccoli frammenti chimici vengono combinati virtualmente come “mattoncini” per generare nuove strutture molecolari potenzialmente attive contro i batteri. L’obiettivo è identificare candidati antibiotici completamente nuovi, non presenti nei database farmacologici esistenti.

Nel caso specifico, il modello è stato applicato allo sviluppo di molecole attive contro Staphylococcus aureus, uno dei principali responsabili delle infezioni cutanee e spesso associato a ceppi resistenti agli antibiotici. Tra 79 composti generati, i ricercatori hanno selezionato una molecola con caratteristiche particolarmente promettenti.

Il candidato farmaco, denominato sintecina, è stato successivamente sintetizzato e formulato in una pomata topica. I test preclinici su modelli animali con ferite infette e resistenti ai trattamenti standard hanno mostrato un’elevata efficacia nel controllo dell’infezione, con risultati considerati superiori alle aspettative iniziali.

Oltre all’efficacia locale, i dati preliminari suggeriscono anche un potenziale sviluppo per somministrazione sistemica, ampliando le possibili applicazioni cliniche future. Si tratta di un aspetto rilevante, considerando la crescente emergenza globale legata ai batteri multiresistenti.

L’innovazione non riguarda solo il nuovo composto, ma anche il metodo. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per generare e selezionare molecole candidate rappresenta un cambio di paradigma nella ricerca farmacologica, riducendo tempi e costi rispetto ai processi tradizionali di discovery.

In un contesto in cui la resistenza agli antibiotici è considerata una delle principali minacce per la salute pubblica globale, approcci computazionali di questo tipo potrebbero accelerare lo sviluppo di nuove terapie e ampliare significativamente il numero di opzioni disponibili.

La sintecina resta al momento una molecola sperimentale, ma i risultati ottenuti nei modelli animali indicano una direzione promettente: l’integrazione tra intelligenza artificiale e chimica farmaceutica potrebbe diventare uno degli strumenti chiave per affrontare le infezioni difficili da trattare nei prossimi anni.