Criza antibioticelor se profilează tot mai clar ca o amenințare reală pentru sănătatea globală, nu doar ca un subiect abstract discutat în rapoarte și conferințe medicale. Este o problemă care se manifestă direct în spitale, prin creșterea alarmantă a infecțiilor rezistente la tratamentele clasice și prin riscul crescut de complicații în intervențiile minore, de la operații de rutină la tratarea rănilor infectate. În același timp, industria farmaceutică a lansat tot mai puține antibiotice cu adevărat inovatoare, într-un context în care costurile cercetării sunt uriașe și rentabilitatea acestor medicamente este adesea discutabilă, fiind utilizate pe perioade scurte.
În această luptă contra timp, inteligența artificială (AI) promite să devină un aliat esențial. Potrivit specialiștilor, AI-ul are potențialul de a accelera două etape cruciale din procesul de descoperire și utilizare a antibioticelor: identificarea de molecule noi și optimizarea celor deja existente, pentru a prelungi perioada de eficacitate. Această tehnologie a fost deja utilizată pentru a genera molecule complet noi, capabile să combată bacterii rezistente, precum MRSA sau Neisseria gonorrhoeae, și pentru a sprijini personalizarea tratamentului în cazuri critice.
Rezistența antimicrobiană – fenomenul în care bacteriile evoluează pentru a evita efectul medicamentelor – a devenit o problemă de sănătate publică de amploare mondială. Potrivit unor estimări, în 2019, rezistența bacteriană a fost responsabilă pentru aproape 1,3 milioane de decese, iar dacă nu se acționează, numărul acestora va crește exponential. Organizația Mondială a Sănătății consideră această situație una dintre cele mai mari amenințări pentru sănătatea globală, întrucât diversitatea și eficacitatea tratamentelor se îngustează cu fiecare nouă rezistență apărută.
Descoperirea de antibiotice autofințate încă de la început implică identificarea compușilor din biblioteci vaste, urmată de procese costisitoare și de durată, cu rezultate adesea frustrante: molecule toxice sau incapabile să ajungă la țintă. În această etapă, AI-ul intră în scenă, fiind capabil să exploreze spații chimice uriașe, complet inaccesibile pentru metodele tradiționale. Modelele generative pot crea structuri moleculare care nu există în niciun catalog, iar apoi filtrează rapid acele variante cu cele mai bune șanse de a fi eficiente, sigure și stabile chimic, reducând semnificativ timpul și costurile de laborator.
Un exemplu concret vine din cercetările recente ale MIT, care au ilustrat potențialul AI-ului în acest domeniu. Cercetătorii au dezvoltat un sistem complex de generare a moleculelor noi, capabil să propună candidați pentru antibiotice, testându-i predictiv înainte de sinteză. Efortul s-a concentrat pe combatența unor agenți patogeni problematici, cum ar fi MRSA și gonoreea, rezultatele fiind încurajatoare: din sute de compuși propuși de AI, o parte au fost sintetizați și s-au dovedit eficienți în studii inițiale, fără efecte toxice asupra celulelor umane. Această abordare promite să reducă considerabil risipa de timp și bani din fazele incipiente ale cercetării, accelerând potențial intrarea noilor medicamente pe piață.
În același timp, AI-ul nu se limitează doar la descoperirea moleculelor. În zona tratamentelor clinice, tehnologia a fost adaptată pentru a optimiza administrarea antibioticelor, mai ales în situații critice precum sepsis, unde timpul și dozajul sunt vitale. Un proiect recent a demonstrat că modelele de învățare automată pot estima rapid concentrațiile din sânge ale unor antibiotice precum piperacilină și meropenem, evitând dependența de monitorizarea terapeutică de rutină, adesea costisitoare și greoaie. În spitale, acest sistem de suport decizional ar putea sugera doze personalizate, adaptate fiecărui pacient, și indica cele mai bune momente pentru efectuarea testelor de monitorizare, întărind astfel șansele unui tratament reușit și prevenind apariția rezistenței.
Cu toate acestea, utilizarea AI în medicină prezintă și limite. Corpul uman reprezintă un mediu complex, iar multe molecule promițătoare din laborator pot eșua în cazul testelor de siguranță sau biodisponibilitate. În plus, fiabilitatea sistemelor depinde în mare măsură de calitatea datelor și de interpretarea corectă a recomandărilor în medii clinice. Riscurile includ, de asemenea, o eventuală supraevaluare a modelelor și lipsa de adaptare la situații neașteptate, ceea ce poate duce la decizii greșite sau ineficiente.
Pe măsură ce cercetarea avansează, însă, perspectiva nu este lipsită de optimism. AI-ul ar putea accelera generarea de noi medicamente, sporind șansele de a găsi acel farmaceutic capabil să învingă rezistența bacteriană. În același timp, tehnologia poate ajuta la dozarea precisă și în timp real, salvând vieți în cele mai critice momente. În viitor, combinarea cercetării în laborator cu monitorizarea medicală asistată de AI promite să consolideze lupta împotriva unei probleme care, dacă nu este gestionată, poate duce la o perspectivă sumbră pentru sănătatea publică. Rămâne de văzut dacă aceste inovații vor putea fi integrate pe scară largă și dacă vor fi capabile să contracareze evoluția rapidă a bacteriilor rezistente.
