e se, grazie all’intelligenza artificiale, i virus che uccidono i batteri fossero la soluzione?

La terapia fagica prevede l’uso di virus “che uccidono i batteri” chiamati batteriofagi per combattere le infezioni batteriche. Questo tipo di trattamento è stato gradualmente abbandonato con l’arrivo degli antibiotici negli anni ’30, ma ora che la resistenza agli antibiotici complica il trattamento dei pazienti – e nei casi più gravi porta alla morte – i ricercatori stanno nuovamente osservando da vicino i batteriofagi.

Inoltre, gli scienziati dell’Istituto Pasteur, dell’Inserm, dell’AP-HP e dell’Università Paris Cité hanno sviluppato un nuovo strumento in grado di scegliere il miglior cocktail di batteriofagi per un dato paziente. Questo modello, basato sull’intelligenza artificiale, è stato presentato in dettaglio nella rivista Microbiologia della natura dal 31 ottobre 2024.

Resistenza agli antibiotici: un database per identificare i fagi più efficaci contro E.coli

Per migliorare l’efficacia della terapia fagica, il team di ricercatori francesi ha iniziato studiando più da vicino le interazioni batteriofago per scoprire se fosse possibile prevedere l’efficacia di un batteriofago su un ceppo batterico. Hanno così creato un database con 403 ceppi di batteri Escherichia coli e 96 batteriofagi. “Abbiamo messo in contatto i fagi con i batteri in coltura e osservato quali batteri venivano uccisi. Abbiamo studiato 350.000 interazioni e siamo riusciti a identificare, a livello del genoma dei batteri, le caratteristiche atte a predire l’efficacia dei fagi”ha spiegato in un comunicato stampa Aude Bernheim, autrice principale dello studio e direttrice del laboratorio di Diversità Molecolare dei Microbi presso l’Institut Pasteur.

“Contrariamente a quanto si pensava inizialmente, sono i recettori presenti sulla superficie dei batteri e non i loro meccanismi di difesa a determinare in primo luogo la capacità dei batteriofagi di poter infettare o meno i batteri, e a predirne l’efficacia”ha continuato il suo co-primo autore, Florian Tesson.

Fagi/batteri: un cocktail su misura con l’IA efficace in oltre l’80%

Dopo questo primo passo, gli scienziati hanno utilizzato le informazioni raccolte per sviluppare un programma di intelligenza artificiale il cui obiettivo è valutare quale virus sia più efficace contro un dato batterio E. coli. Per determinarlo, l’IA si basa sull’analisi del genoma degli agenti patogeni e, più in particolare, delle regioni coinvolte nella codifica dei recettori di membrana dei batteri. Questi ultimi sono, infatti, le “porte d’ingresso” per i fagi.

Durante i test, il modello sviluppato è stato in grado di prevedere correttamente l’efficacia dei batteriofagi contro i batteri E. coli presenti nel database nell’85% dei casi. “Si tratta di un risultato che supera le nostre aspettative”ha confidato Aude Bernheim.

Le prove sono poi proseguite con una nuova raccolta di ceppi batterici di E. coli responsabile della polmonite. L’intelligenza artificiale ha selezionato, per ciascuno di essi, un “cocktail” su misura di tre batteriofagi. Quest’ultimo è riuscito a distruggere i batteri presi di mira nel 90% dei casi.

Per i ricercatori, questi risultati molto promettenti dimostrano che il loro strumento “facilmente utilizzabile nei laboratori di biologia ospedaliera” si apre “il percorso negli anni a venire per una selezione personalizzata e rapida dei trattamenti batteriofagici in caso di diagnosi di infezione batterica da Escherichia coli altamente resistente agli antibiotici”. Questa intelligenza artificiale potrebbe quindi contribuire a ridurre i rischi di resistenza agli antibiotici e i suoi 35.000 decessi annuali in Europa.

“Dobbiamo ancora testare come si comportano i fagi in diversi ambienti, ma la prova di concetto è fatta. Speriamo di poterla estendere ad altri batteri patogeni, perché la nostra intelligenza artificiale è stata progettata per adattarsi facilmente ad altri casi. offrire in futuro trattamenti di terapia fagica personalizzati”tuttavia, ha chiarito il ricercatore.