Una bèstia silenciosa avança sigil·losament.
La resistència als antibiòtics (RA) és la pandèmia silenciosa del segle XXI. L’ús extensiu d’antibiòtics provoca que els patògens perillosos adquireixin immunitat als medicaments dissenyats per a matar-los.
La guerra més llarga de la humanitat.
Els sistemes de salut arreu del món treballen sense descans per salvar vides. Malauradament, cada dia diverses soques bacterianes desenvolupen resistència als antibiòtics i les conseqüències d’això són mortals. Els experts esperen que aquesta tendència augmenti en els pròxims anys, cosa que provocarà una potencial crisi mundial.
Com més lluitem, més forta es fa.
En el seu esforç per eliminar els patògens perillosos, la medicina ha contribuït involuntàriament a l’acceleració d’una força poderosa: l’evolució. Amb l'eliminació dels microorganismes vulnerables als fàrmacs actuals, l’espai ecològic queda lliure perquè els individus resistents es puguin desenvolupar i expandir. Passa el temps, i aquest procés dona lloc a poblacions senceres de patògens resistents, que fan que les nostres defenses siguin inútils.
Un problema molt complex.
La RA no és un fenomen simple: depèn d’un gran grup de factors, que inclouen la genètica, la proteòmica, la genòmica, les condicions ambientals, la farmacodinàmica, la fisiologia del pacient, entre d’altres. A més, els bacteris presenten mecanismes poderosos per a compartir informació biològica entre organismes individuals, soques i fins i tot diferents espècies. Per fer front a aquest problema, cal integrar i entendre tots els elements, ja que tots són crucials per al desenvolupament i la difusió de la RA.
Un equip multidisciplinari.
Un repte tan gran va conduir a 11 estudiants universitaris de Biologia Humana i Enginyeria Biomèdica a formar equip i discutir un pla d’acció. Aquesta idea “llavor” va convertir-se finalment en el projecte Antibiotic Resistance Inference Array (en català, “Matriu d’Inferència de Resistència als Antibiòtics”), que anomenem ARIA.
La nostra proposta: Synbio + IA.
ARIA es basa en dues disciplines prometedores: la biologia sintètica (synbio) i la intel·ligència artificial (IA). El nostre objectiu és desenvolupar una prova de concepte d’un sistema obert, accessible i eficient per a lluitar contra aquest perillós enemic. Aquest sistema busca proporcionar als sanitaris informació útil i precisa que els ajudi a l'hora de salvar pacients. Per fer-ho, estem treballant en tres mòduls principals, cadascun d’ells materialitzant un dels tres passos de la nostra estratègia: Alpha, Alexandria i Omega.
1) Cercar, investigar i caracteritzar els perfils de resistència perillosos.
Alpha és un sistema d’intel·ligència artificial destinat a trobar, analitzar i comprendre els mecanismes interns de resistència, virulència i transferència de gens. Per fer-ho, s’alimenta de grans quantitats de dades. Aquestes dades inclouen genomes/gens/plasmidis (tant de bacteris resistents com de susceptibles), característiques de fàrmacs i estadístiques de pacients. Una combinació d’aprenentatge profund, algorismes avançats, paral·lelització massiva i connexió directa a bases de dades estandarditzades fa que Alpha pugui condensar totes aquestes dades en models compostos de signes distintius de RA.
2) Crear un conjunt de biosensors auto-reproduïbles per a detectar els perfils.
Amb marcadors biològics distintius de RA ben definits, treballem en biosensors basats en CRISPR que alliberen un senyal òptic (fluorescència) quan interactuen amb la RA. A més, utilitzem la biologia sintètica per fer que aquests constructes s'auto-repliquin, de manera que puguem produir convenientment una biblioteca completa de biosensors, que anomenem Alexandria. Despleguem aquesta biblioteca en una matriu de paper. D’aquesta manera, construïm un dispositiu al qual podem afegir mostres patògenes que contenen material genètic: el resultat és un patró d’activació específic que descriu la configuració de resistència del patogen, basant-nos en els nostres marcadors distintius de RA.
3) Identificar els perfils amb una connexió a Internet.
Desenvolupem una aplicació multiplataforma per a capturar una imatge del patró de fluorescència de la matriu. L'aplicació la processa i l'envia a Omega, juntament amb paràmetres específics del pacient. Així, el nostre segon sistema d’intel·ligència artificial analitza profundament els senyals d’expressió que es troben a la matriu de mostres i la seva relació amb l’estat del pacient. L’objectiu és trobar la connexió entre el patogen estudiat i els models funcionals d’Alpha. Fent això, Omega informa de les possibles debilitats del sistema biològic patogen i recomana les contramesures més eficients per a neutralitzar-lo.
El nostre equip multidisciplinari
11 telentosos estudiants universitaris d’Enginyeria Biomèdica i de Biologia Humana. 6 experimentats instructors.
Galeria del projecte
Descobreix amb unes quantes imatges com treballem.
Dona
Posa el teu granet de sorra en un projecte compromès socialment. No serà possible sense el teu ajut.
