Combinare una vecchia cura abbandonata da tempo e le promesse dell’intelligenza artificiale (AI) per combattere le infezioni batteriche resistenti agli antibiotici: è questa la sfida degli scienziati dell’Istituto Pasteur, dell’Inserm, dell’AP-HP e dell’Università Paris Cité, che hanno ha sviluppato un nuovo strumento in grado di scegliere, in modo semplice ed efficace, il miglior cocktail possibile di batteriofagi per un dato paziente.
Inventata negli anni ’20, la terapia fagica, cioè l’utilizzo di virus chiamati batteriofagi che infettano solo i batteri per eliminarli in modo mirato, è stata abbandonata alla fine degli anni ’30, con l’arrivo degli antibiotici, molto più facili da usare. L’approccio è tornato alla ribalta negli ultimi vent’anni, con l’aumento della resistenza agli antibiotici. Tuttavia, la grande diversità e specificità dei batteriofagi rendono questo percorso complesso. “Oggi solo pochi paesi dell’Europa orientale, come la Georgia, utilizzano ancora la terapia fagica, mentre nei paesi occidentali i fagi “ad ampio spettro” vengono utilizzati occasionalmente su base compassionevole (come parte di un’autorizzazione temporanea per uso nominativo, ndr) per trattare le infezioni croniche multiresistenti agli antibiotici, quando nessun farmaco autorizzato è più efficace.ricorda il dottor Baptiste Gaborieau, coautore dell’articolo, medico rianimatore dell’ospedale Louis-Mourier (AP-HP) e ricercatore presso il laboratorio IAME (Università Parigi Cité-Inserm), in un comunicato stampa.
Evidenziando il ruolo cruciale dei recettori sulla superficie dei batteri
Nel loro lavoro pubblicato il 31 ottobre 2024 sulla rivista Microbiologia della natura, I ricercatori francesi forniscono la prova del concetto di uno strumento che creerebbe batteriofagi su misura basati esclusivamente sul genoma dei batteri presi di mira.
Innanzitutto hanno analizzato i meccanismi di interazione tra batteri e fagi. L’obiettivo: sapere se è possibile prevedere l’efficacia di un batteriofago su un dato ceppo batterico. Per fare ciò, hanno creato un database con 403 ceppi di batteri da un lato. Escherichia coli e sugli altri 96 batteriofagi. Un lavoro che ha richiesto più di due anni di impegno. “Abbiamo messo i fagi in contatto con i batteri in coltura e abbiamo osservato quali batteri venivano uccisi. Abbiamo studiato 350.000 interazioni e siamo riusciti a identificare, a livello del genoma batterico, le caratteristiche che possono predire l’efficacia dei fagi. riassume Aude Bernheim, autrice principale 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” , continua Florian Tesson, co-autore dell’articolo e dottorando (Pasteur e Università di Parigi Cité-Inserm).
Una selezione di batteriofagi efficace al 90%.
I bioinformatici del team hanno poi ideato un programma di intelligenza artificiale basato sull’analisi del genoma dei batteri, e più in particolare delle regioni coinvolte nella codifica dei recettori di membrana dei batteri, punto di ingresso dei fagi. “Qui non ci troviamo di fronte a una ‘scatola nera’, e questo è ciò che costituisce la forza del nostro modello basato sull’intelligenza artificiale. Sappiamo esattamente come funziona, il che ci aiuta a migliorarne le prestazioni”sottolinea Hugo Vaysset, coautore dell’articolo e dottorando (Pasteur). Dopo più di due anni di formazione, l’IA è riuscita a prevedere correttamente l’efficacia dei batteriofagi contro i batteri E. coli dal database nell’85% dei casi, semplicemente analizzando il DNA dei batteri. “Un risultato che supera le nostre aspettative”, riconosce Aude Bernheim.
I ricercatori hanno testato il loro modello su una nuova raccolta di ceppi battericiE. coli responsabili della polmonite e hanno selezionato, per ciascuno di essi, un “cocktail” su misura di tre batteriofagi. Nel 90% dei casi i batteriofagi realizzati su misura dall’IA hanno distrutto i batteri presenti. “Dobbiamo ancora testare come si comportano i fagi in ambienti diversi, ma la prova di concetto è fatta. Speriamo di poterlo estendere ad altri batteri patogeni, perché la nostra intelligenza artificiale è stata progettata per adattarsi facilmente ad altri scenari e offrire in futuro trattamenti di terapia fagica personalizzati. conclude Aude Bernheim.
