La battaglia contro i superbatteri resistenti agli antibiotici potrebbe aver trovato un alleato inaspettato nell'intelligenza artificiale. Ricercatori australiani hanno raggiunto per la prima volta nel loro paese un traguardo che fino a pochi anni fa sembrava fantascienza: utilizzare l'IA per creare una proteina biologica pronta all'uso capace di eliminare batteri come l'E. coli che hanno sviluppato resistenza ai farmaci tradizionali. Quello che un tempo richiedeva decenni di lavoro in laboratorio, ora può essere realizzato in pochi secondi grazie agli algoritmi di apprendimento automatico.
L'Australia entra nella corsa globale delle proteine artificiali
La ricerca, pubblicata su Nature Communications, posiziona l'Australia accanto a potenze scientifiche come Stati Uniti e Cina nel campo emergente della progettazione proteica assistita dall'AI. Il dottor Rhys Grinter e il professor associato Gavin Knott hanno guidato questo studio pionieristico attraverso il nuovo AI Protein Design Program, con sedi presso l'Università di Melbourne Bio21 Institute e il Monash Biomedicine Discovery Institute.
La piattaforma sviluppata dai ricercatori australiani si ispira al lavoro di David Baker, vincitore del Premio Nobel per la Chimica nel 2023, ma introduce un approccio completamente integrato. "Queste proteine vengono ora sviluppate come farmaci, vaccini, nanomateriali e sensori miniaturizzati, con molte altre applicazioni ancora da testare", spiega il professor Knott.
Democratizzare la scienza per un impatto globale
Uno degli aspetti più significativi di questa ricerca è la sua filosofia di apertura. Daniel Fox, il dottorando che ha condotto gran parte del lavoro sperimentale, sottolinea l'importanza di rendere accessibili questi strumenti: "È fondamentale democratizzare la progettazione proteica affinché il mondo intero possa sfruttare questi strumenti".
La piattaforma utilizza strumenti di progettazione proteica guidati dall'AI liberamente disponibili per scienziati di tutto il mondo. Attraverso questi sistemi, i ricercatori possono ingegnerizzare proteine per legarsi a specifici siti target, fungere da inibitori o agonisti, o creare enzimi con attività e stabilità migliorate.
Una rivoluzione nel metodo tradizionale
Secondo il dottor Grinter, l'approccio tradizionale prevedeva l'utilizzo di proteine derivate dalla natura e successivamente riproposte attraverso progettazione razionale o evoluzione in vitro. "Questi nuovi metodi di apprendimento profondo consentono una progettazione efficiente de novo di proteine con caratteristiche e funzioni specifiche, riducendo i costi e accelerando lo sviluppo di nuovi leganti proteici ed enzimi ingegnerizzati", ha dichiarato.
La piattaforma integra strumenti all'avanguardia come Bindcraft e Chai, rappresentando un ecosistema completo per la progettazione proteica. Il team combina competenze di biologi strutturali e informatici che comprendono il processo progettuale dall'inizio alla fine.
Prospettive future per la medicina personalizzata
Il professor John Carroll, direttore del Monash Biomedicine Discovery Institute, ha evidenziato come questo programma porti l'Australia "al passo con questa nuova ed entusiasmante modalità per progettare terapie innovative e strumenti di ricerca". La rapidità di sviluppo promette di trasformare non solo la ricerca biomedica, ma anche l'assistenza ai pazienti attraverso farmaci più mirati e diagnostiche più precise.
Nell'ultimo anno si è assistito a un'esplosione di proteine sviluppate dall'AI destinate al trattamento di patologie che spaziano dai morsi di serpente al cancro. Questa capacità di generare rapidamente migliaia di proteine pronte all'uso apre scenari inediti per lo sviluppo farmaceutico più veloce ed economico, promettendo una nuova era nella lotta contro le malattie più complesse.