- Professor James Collins, da MIT, destaca que colaboração entre IA, biologia sintética e plataformas experimentais acelera o desenvolvimento de terapias.
- Em parceria com Regina Barzilay e Tommi Jaakkola, o grupo utilizou aprendizado profundo para descobrir antibióticos, resultando no composto halicin, descrito em estudo anterior.
- Na Wyss Institute, plataformas de órgãos em chips são usadas para testar eficácia de antibióticos gerados por IA, complementando experimentos tradicionais.
- Em 2025, estudo publicado na Cell mostrou design de antibióticos do zero com IA generativa, resultando em 24 compostos sintetizados, com sete ativos; NG1 e DN1 surgiram como leads promissores.
- NG1 eliminou Neisseria gonorrhoeae resistente sem atacar microrganismos benéficos; DN1 atuou contra MRSA e controlou infecções em camundongos, com boa tolerância e baixa resistência.
A pesquisa liderada por MIT busca acelerar a descoberta e o design de terapias com células e moléculas. Técnicas de IA e modelagem ajudam a projetar plataformas experimentais que testam novas propriedades terapêuticas, visando combater doenças, demandas energéticas e impactos climáticos.
O trabalho de James J. Collins, professor de Engenharia Médica no MIT, envolve combinar previsões computacionais com plataformas experimentais inovadoras. O objetivo é aproximar ideias de terapias eficazes do estágio de validação prática.
Colaboração tem sido o eixo central do laboratório: redes com pesquisadores do MIT e de outras instituições ampliam o alcance da pesquisa, unindo IA, biologia de redes e microbiologia de sistemas para acelerar descobertas.
Colaborações que alavancam IA e plataformas experimentais
No MIT Jameel Clinic, Collins criou parcerias com Regina Barzilay e Tommi Jaakkola para usar aprendizado profundo na descoberta de novos antibióticos. Esse trabalho resultou no halicina, antibiótico com atividade contra bactérias multirresistentes, publicado pela revista Cell em 2020.
Na Wyss Institute, a colaboração com Donald Ingber usa tecnologias de órgãos em chips para testar a eficácia de antibióticos identificados por IA. Essas plataformas simulam ambientes humanos, complementando experimentos com animais.
O fio comum dessas parcerias é a integração de previsões computacionais com plataformas experimentais modernas, acelerando o caminho desde a ideia até terapias validadas.
Avanços em antibióticos desenvolvidos com IA
Em 2025, o laboratório publicou na Cell resultados que mostram como IA generativa pode desenhar novos antibióticos do zero. Modelos genéticos e autoencoders geraram milhões de moléculas, com 24 compostos sintetizados e testados.
Sete compostos apresentaram atividade antibacteriana, incluindo NG1, que eliminou Neisseria gonorrhoeae multirresistente com pouca toxicidade para microrganismos benéficos. Outro composto, DN1, atacou MRSA em modelos animais.
Os resultados indicam potencial terapêutico com propriedades farmacológicas atrativas, abrindo caminho para desenvolvimento clínico. As pesquisas combinam IA, química medicinal e testes de alto rendimento.
Phare Bio, Antibiotics-AI e apoio governamental
Collins co-fundou a Phare Bio, uma organização sem fins lucrativos que utiliza IA para avançar antibióticos rumo à clínica. A parceria com Phare Bio sustenta o Antibiotics-AI Project do MIT, conectando descobertas a vias de desenvolvimento.
Recentemente, a Phare Bio recebeu financiamento da ARPA-H para projetar 15 novos antibióticos com IA generativa e desenvolver candidatos pré-clínicos. A iniciativa integra IA, biologia e parcerias translacionais para responder à resistência bacteriana.
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