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Ciência & Exploração

AI descobre 386 potenciais antibióticos em venenos animais

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[Filadélfia, EUA] — InkDesign News — Pesquisadores da Universidade da Pensilvânia descobriram novas opções de antibióticos ao explorar bancos de dados globais de venômica, utilizando um sistema de aprendizado profundo chamado APEX.

Contexto da descoberta

A necessidade urgente de novos tratamentos para patógenos resistentes a antibióticos, especialmente bactérias gram-negativas, torna essencial a busca por alternativas. Os venenos representam um grande e inexplorado reservatório de moléculas bioativas com potencial antimicrobiano.

Métodos e resultados

No estudo, liderado pelo pesquisador César de la Fuente, foram analisadas 16.123 proteínas de veneno e mais de 40 milhões de peptídeos codificados por venenos usando a inteligência artificial APEX. O algoritmo identificou 386 peptídeos candidatos que se mostraram estrutural e funcionalmente distintos de peptídeos antimicrobianos conhecidos.

“Os venenos são obras-primas evolutivas, mas seu potencial antimicrobiano foi mal explorado”
(“Venoms are evolutionary masterpieces, yet their antimicrobial potential has barely been explored.”)

— Dr. César de la Fuente, Pesquisador, Universidade da Pensilvânia

Dos peptídeos selecionados, 58 foram sintetizados para testes em laboratório, com 53 deles mostrando eficácia em eliminar bactérias resistentes a fármacos, como Escherichia coli e Staphylococcus aureus, em doses seguras para células vermelhas humanas.

O estudo também mapeou mais de 2.000 novas sequências antibacterianas, contribuindo para a compreensão dos mecanismos que podem levar à inibição ou morte de microrganismos patogênicos.

Implicações e próximos passos

A equipe está agora focada em aprimorar os peptídeos mais promissores através de modificações em química medicinal. Segundo o coautor Dr. Marcelo Torres, a combinação da triagem computacional com experimentação laboratorial possibilitou uma das investigações mais abrangentes sobre antibióticos derivados de venenos.

“Por meio da triagem computacional e da experimentação tradicional em laboratório, entregamos uma das investigações mais abrangentes de antibióticos derivados de venenos até hoje”
(“By pairing computational triage with traditional lab experimentation, we delivered one of the most comprehensive investigations of venom derived antibiotics to date.”)

— Dr. Marcelo Torres, Coautor, Universidade da Pensilvânia

Com os resultados publicados na revista Nature Communications, este trabalho abre novas perspectivas para o desenvolvimento de antibióticos em um momento crítico para a saúde pública mundial.

Fonte: (sci.news– Ciência & Descobertas)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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