Esplorando l’intelligenza artificiale alla ricerca di nuovi antibiotici – DUPO – Pablo de Olavide University Journal

Conformazione di legame della demetossicurcumina in complesso con la regione periplasmatica della proteina W (OmpW) della membrana esterna di Acinetobacter baumannii.

Un recente studio di ricerca sperimentale, guidato dal professore universitario Pablo de Olavide Younes Smaniricercatore principale del gruppo ‘Infezioni batteriche’ presso il Centro andaluso di biologia dello sviluppo (CABD), e condotto in collaborazione con la Scuola nazionale di scienze applicate di Tangeri dell’Università Abdelmalek Essaadi (Marocco), scopre nuovi antibiotici attraverso utilizzo dell’intelligenza artificiale per il trattamento delle infezioni causate da batteri multiresistenti Acinetobacter baumannii.

Il lavoro collaborativo è stato pubblicato sulla rivista internazionale mSistemi della Società Americana di Microbiologia.

Da sinistra a destra, i membri del gruppo ‘Infezioni batteriche’ Celia Atalaya Rey, Antonio Moreno Rodríguez, Mar Macías Sánchez, Younes Smani e Irene Molina Panadero.

infezioni dovute a Acinetobacter baumannii rappresentano una seria minaccia per la salute globale, con livelli allarmanti di resistenza antimicrobica che comportano una significativa morbilità e mortalità negli Stati Uniti, secondo i dati forniti dai Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC). Centri per il controllo e la prevenzione delle malattie).

“Per affrontare questa minaccia, sono indispensabili nuove strategie oltre agli antibiotici tradizionali. Approcci computazionali, come Modelli QSAR (di Inglese, Relazione quantitativa struttura-attività), sfruttare le strutture molecolari per prevedere gli effetti biologici, accelerando la scoperta di farmaci”, sostiene il dottor Younes Smani, professore nell’area di microbiologia dell’UPO.

Prendendo le conclusioni di una precedente indagine, in cui il team di Younes Smani ha identificato la proteina W (OmpW) della membrana esterna come bersaglio terapeutico nella Acinetobacter baumanniigli autori hanno analizzato un totale di 11.648 composti naturali, identificando il composto attivo della curcumina chiamato demetossicurcumina come sostanza bloccante per OmpW.

“Abbiamo utilizzato modelli QSAR di un set di dati di bioattività provenienti da ChEMBL (database di molecole bioattive con proprietà di tipo farmaceutico) e abbiamo eseguito uno screening virtuale basato sulla struttura contro OmpW”, afferma il dott. Younes Smani, che spiega come ha identificato la demetossicurcumina come un composto in grado di esibire una promettente attività antibatterica contro Acinetobacter baumanniicompresi i ceppi multiresistenti.

I risultati ottenuti evidenziano quindi la potenziale dell’intelligenza artificiale nella scoperta dei curcuminoidi come agenti antimicrobici efficaci contro le infezioni Acinetobacter baumannii, offrendo una strategia promettente per affrontare la resistenza agli antibiotici.

Sinergia scientifica

La collaborazione tra l’équipe di Younes Smani e la Scuola Nazionale di Scienze Applicate di Tangeri è nata grazie alla visita di professori dell’Università Abdelmalek Essaadi, nell’ambito del programma Erasmus+ KA171, al Centro Andaluso di Biologia dello Sviluppo (centro misto del Pablo de Olavide, CSIC e Junta de Andalucía), dove hanno avuto l’opportunità di conoscere da vicino l’infrastruttura di cui dispone il CABD e la ricerca che viene svolta.

Il dottor Younes Smani sottolinea l’importanza della creazione di sinergie “che consiste nel generare progressi significativi nei campi della microbiologia e della biologia computazionale, sfruttando i punti di forza e le risorse di ciascun gruppo di ricerca. “Ciò consente di esplorare nuove frontiere all’intersezione tra microbiologia e biologia computazionale, portando a innovazioni dirompenti”.

Riferimento:

Boulaamane Y, Molina Panadero I, Hmadcha A, Atalaya Rey C, Baammi S, El Allali A, Maurady A, Smani Y. Scoperta antibiotica con intelligenza artificiale per il trattamento delle infezioni da Acinetobacter baumannii. mSistemi. 3 maggio 2024:e0032524. doi:10.1128/msystems.00325-24

 
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