Un recente studio mostra come gli strumenti di intelligenza artificiale possano essere utilizzati per decrittografare le reti di virulenza batterica. Molti batteri patogeni utilizzano una “siringa” molecolare per iniettare una moltitudine delle loro proteine, chiamate effettori, nelle cellule intestinali, bloccando così le risposte immunitarie chiave.
Ora, un team internazionale di scienziati provenienti da Regno Unito, Israele e Spagna, con la partecipazione del Politecnico di Madrid (UPM), ha unito le forze per analizzare insieme tutte queste molecole proteiche, combinando esperimenti di laboratorio e strumenti di intelligenza artificiale (AI) .
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per decrittografare le reti di virulenza batterica
Gli autori, che pubblicano il loro studio sulla rivista Science, hanno utilizzato 100 varianti del batterio del topo Citrobacter rodentium per modellare la funzione degli effettori. Hanno scoperto che lavorano insieme come una rete, consentendo al microbo una grande flessibilità di eludere il sistema immunitario e mantenere la sua patogenicità.
La piattaforma AI ha predetto correttamente i risultati della colonizzazione di reti alternative dai dati in vivo. I ricercatori UPM, il professore di intelligenza artificiale Alfonso Rodríguez-Patón e la studentessa di dottorato Elena Núñez Berrueco hanno utilizzato i dati raccolti in laboratorio per costruire il modello di apprendimento automatico.
I ricercatori stanno testando strumenti di intelligenza artificiale
Il numero di possibili combinazioni di effettori supera il miliardo, quindi studiare tutte le varianti richiederebbe più di mille anni di ricerca sperimentale. È qui che entra in gioco l’IA per cambiare le regole e rendere possibile decifrare questo meccanismo complesso. L’algoritmo sviluppato presso l’UPM è in grado di prevedere la capacità infettiva di qualsiasi variante dopo aver appreso i modelli dei 100 esperimenti di laboratorio.
“Studiando un sistema biologico così complesso, l’IA è in grado di vedere ciò che non è ovvio ai nostri occhi”, spiega Núñez. “Le previsioni ci aiutano a identificare le combinazioni più rilevanti di effettori e quindi a risparmiare tempo e risorse. Possiamo utilizzare questo modello per prevedere se e come un nuovo ceppo, con una diversa combinazione di effettori rispetto a quelli studiati, può manipolare le nostre cellule “.
L’algoritmo si ispira alle reti neurali artificiali ma incorpora la conoscenza degli obiettivi degli effettori. L’architettura di questa rete ha una particolarità: invece di essere generica, ha la stessa forma della rete di interazioni biologiche degli effettori con i componenti delle nostre cellule. Ciò ha permesso di addestrare la rete con un numero molto ridotto di casi, ottenendo un modello con risultati interpretabili (la cosiddetta IA spiegabile).
Con l’aiuto del modello, gli scienziati sono stati in grado di indirizzare ulteriori esperimenti alle varianti più interessanti. Così, sono stati in grado di scoprire piccoli gruppi di queste molecole che sono essenziali. Ciò significa che, quando vengono eliminati o bloccati, i batteri non si infettano, fornendo un obiettivo promettente per futuri trattamenti per aiutare a sconfiggere questi agili invasori.
Potrebbero essere in arrivo nuove terapie
Infatti, gli autori hanno anche osservato che il topo ospite è adattativo, essendo in grado di aggirare gli ostacoli eretti dalle diverse reti effettive e attivare risposte immunitarie complementari che hanno eliminato il patogeno e indotto l’immunità protettiva.
Rodríguez-Patón conclude: “L’intelligenza artificiale si sta dimostrando ancora una volta una tecnologia dirompente, in questo caso nel campo della microbiologia. Questa ricerca interdisciplinare ci ha richiesto di sviluppare nuove tecniche di intelligenza artificiale per svelare la complessa rete di segnali molecolari che i batteri usano per infettarci. I risultati ottenuti sono molto soddisfacenti, quindi continueremo a collaborare con il gruppo di Gad Frankel, uno degli autori principali, presso l’Imperial College di Londra nella ricerca futura “.