La resistència als antibiòtics dificulta cada vegada més el tractament d'infeccions bacterianes. Els fagos, que ataquen bacteris, es presenten com a alternativa al tractament antibiòtic normal. No obstant això, identificar què fago és eficaç enfront de cada bacteri és complex. Este estudi, liderat per Robby Concha-Eloko, Beatriz Beamud, Pilar Domingo-Calap i Rafael Sanjuán , proposa l'ús d'intel·ligència artificial per a facilitar este procés de predicció.
Per a l'elaboració del model han utilitzat el bacteri Klebsiella, inclosa en la llista de patògens bacterians prioritaris de l'OMS, responsable d'infeccions hospitalàries greus i amb una gran resistència als antibiòtics. Els bacteris Klebsiella estan protegides per càpsules de polisacàrids que impedixen l'activitat dels antibiòtics, així com l'entrada dels fagos. Per a superar esta barrera, molts fagos produïxen depolimerases, enzims que degraden estes càpsules i permeten l'entrada del bacteriòfag perquè infecte el bacteri i contribuir al seu tractament.
No obstant això, l'enorme diversitat genètica d'estes càpsules -s'han registrat més de 100 serotips d'estes estructures en Klebsiella- ha dificultat la predicció de quina fago pot ser l'indicat per a aconseguir travessar la càpsula i infectar al bacteri. Al seu torn, esta gran varietat de serotips de càpsules convertix a la Klebsiella en un model ideal per a estudiar la interacció entre fagos i càpsules.
L'equip d'investigació ha desenrotllat una ferramenta pionera que aprofita la informació genètica de milers de bacteris Klebsiella i els seus virus “adormits” (pro-fagos) integrats en el seu genoma. Analitzant més de 74.000 profagos i quasi 20.000 seqüències de depolimerases, el personal investigador ha creat una base de dades que associa cada enzim amb el tipus de càpsula bacteriana que pot degradar
Amb este objectiu, l'equip d'investigació ha desenrotllat una ferramenta pionera que aprofita la informació genètica de milers de bacteris Klebsiella i els seus virus “adormits” (pro-fagos) integrats en el seu genoma. Analitzant més de 74.000 profagos i quasi 20.000 seqüències de depolimerases, el personal investigador ha creat una base de dades que associa cada enzim amb el tipus de càpsula bacteriana que pot degradar.
Mitjançant tècniques avançades d'aprenentatge automàtic i models d'intel·ligència artificial inspirats en el processament del llenguatge natural, similars als que usen els traductors automàtics, han aconseguit predir amb gran precisió el “tropisme” o especificitat de cada depolimerasa, és a dir, quins tipus de càpsula bacteriana pot reconéixer i destruir.
Este estudi aporta un avanç clau per a la biotecnologia basada en fagos o els seus components, ja que permet predir la seua especificitat. Això és fonamental per a dissenyar futures aplicacions, com solucions contra el biofilm, l'estructura protectora que formen alguns bacteris per a adherir-se a superfícies i resistir tractaments.
Els biofilms es reconeixen cada vegada més com un obstacle important en el tractament de les infeccions. De fet, s'ha demostrat que estan implicades en la cronicitat de malalties com la fibrosi quística, les ferides cròniques, les infeccions relacionades amb pròtesis o les infeccions del tracte urinari.
“L'ús de depolimerasa, ja siga en combinació amb els tractaments actuals (antibiòtics o pèptids antimicrobians) o potencialment com a potenciador del sistema immunitari, pot abordar els problemes relacionats amb la producció de biofilms, la qual cosa conduïx a una disminució del risc de fracàs del tractament”, explica Robby-Concha.
“Enfront del mètode tradicional, que es basa en un tediós procés de busca i assaig de fagos per a trobar una depolimerasa eficaç, els models d'intel·ligència artificial ens permeten predir la seua especificitat in silico”, Robby-Concha, investigador de l'I2SysBio
“Enfront del mètode tradicional, que es basa en un tediós procés de busca i assaig de fagos per a trobar una depolimerasa eficaç, els models d'intel·ligència artificial ens permeten predir la seua especificitat in silico”, afirma l'investigador. En este sentit, el mètode demostrat en l'estudi permet la generació de biblioteques de depolimerasa que poden utilitzar-se per a extraure l'enzim més eficaç, optimitzant la degradació de la càpsula i, posteriorment, del biofilm.
Segons afirma Robby-Concha, un dels desenrotlladors de la pionera ferramenta, malgrat que s'ha utilitzat Klebsiella com a model, esta metodologia pot utilitzar-se contra qualsevol altre bacteri productor de càpsules. Això inclou la majoria dels patògens prioritaris recollits per l'OMS.
En síntesi, este estudi proposa la resolució de les prediccions d'interacció entre fagos i hostes de dos maneres. En primer lloc, aprofitant les dades contingudes genomes bacterians (profagos), la qual cosa permet obtindre importants dades d'entrenament; i, en segon lloc, proposant una arquitectura que permeta entrenar el model amb totes les espècies bacterianes alhora (de manera integradora).
No et perdes l'entrevista a Robby Concha en la nostra secció d'EuroPark
Font: UV Notícies