De acordo com pt.wedoany.com-Uma equipa de investigação da Perelman School of Medicine da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, utilizou tecnologia de inteligência artificial para descobrir uma classe de pequenos péptidos, denominados "prionins", em proteínas prião (prions) tradicionalmente associadas a doenças neurodegenerativas, com potencial para matar bactérias. Esta descoberta expande o conhecimento sobre onde os antibióticos podem estar escondidos e oferece uma nova fonte de candidatos para combater infeções bacterianas resistentes. O estudo foi publicado na revista Nature Microbiology.
Durante muito tempo, os priões, proteínas mal dobradas, estiveram principalmente associados a doenças cerebrais degenerativas raras e fatais. Estudos esporádicos anteriores sugeriram que certos fragmentos de proteínas relacionadas com doenças neurodegenerativas, como a beta-amiloide e a proteína prião celular, poderiam ter efeitos antimicrobianos, mas faltava uma busca sistemática em larga escala. A equipa da Universidade da Pensilvânia utilizou a plataforma de aprendizagem profunda APEX 1.1 para analisar 19,3 milhões de fragmentos de pequenos péptidos de 2897 proteínas prião e semelhantes a priões, identificando 1179 péptidos antimicrobianos candidatos com base na atividade antibiótica prevista, que denominaram "prionins".
Com base nas previsões da plataforma contra 11 agentes patogénicos bacterianos diferentes (incluindo estirpes resistentes), a equipa selecionou 75 dos péptidos mais promissores para validação experimental. Os resultados mostraram que 59 destes péptidos inibiram pelo menos um agente patogénico bacteriano, e 42 apresentaram forte atividade em baixas concentrações. Experiências adicionais indicaram que muitos prionins ativos exercem o seu efeito antimicrobiano ao destruir a membrana bacteriana, com baixa toxicidade; 16 péptidos ativos não causaram danos mensuráveis em células humanas ou glóbulos vermelhos na concentração máxima testada.
Para verificar a eficácia prática, os investigadores testaram dois prionins, um derivado de fungos e outro de lombrigas, em modelos de ratinho. Num modelo padrão de infeção cutânea causada pelo agente patogénico resistente Acinetobacter baumannii, ambos os péptidos reduziram os níveis bacterianos, com uma eficácia comparável à da polimixina B, e não foi observada perda de peso relacionada com o tratamento.
O autor sénior do estudo, Dr. César de la Fuente (FRSB), salientou que este trabalho altera a perceção sobre onde os antibióticos podem estar escondidos, e que a inteligência artificial descobriu a possibilidade de moléculas úteis estarem codificadas em proteínas como os priões, há muito consideradas sinónimo de doença. O co-primeiro autor do estudo, Marcelo D. T. Torres, afirmou que a busca por IA forneceu uma lista restrita de candidatos, e o efeito real de muitas moléculas em laboratório e em modelos de infeção animal torna este estudo uma verdadeira plataforma de descoberta.
Esta investigação baseia-se no trabalho mais amplo do laboratório de de la Fuente na extração de "péptidos encriptados" do mundo biológico. A equipa já havia realizado buscas em fontes como proteínas humanas, organismos extintos, arqueias, microbiomas e venenos. Este estudo estende o âmbito aos priões e proteínas semelhantes a priões, abrindo novas possibilidades na intersecção entre doenças neurodegenerativas e imunidade inata. No entanto, os investigadores sublinham que o trabalho não prova que os prionins sejam libertados durante o processo de infeção natural, nem altera o conhecimento sobre o papel patogénico dos priões mal dobrados nas doenças neurodegenerativas. O seu significado central reside em mostrar que estas proteínas podem ser uma fonte rica e anteriormente negligenciada de candidatos a antibióticos, e oferece uma nova direção para explorar a potencial ligação entre a agregação de proteínas e a defesa do hospedeiro.
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