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Una recente pubblicazione di Fondazione Toscana Life Sciences individua un nuovo approccio per identificare anticorpi monoclonali umani contro il batterio Neisseria gonorrhoeae (Gonorrea).
Lo studio pubblicato su Scientific Reports, dal titolo “Deep‑learning image analysis for high‑throughput screening of opsono‑phagocytosis‑promoting monoclonal antibodies against Neisseria gonorrhoeae”, è firmato dai ricercatori di TLS Fabiola Vacca, Dario Cardamone, Emanuele Andreano, Duccio Medini, Claudia Sala e dal Direttore Scientifico della Fondazione Biotecnopolo di Siena, Rino Rappuoli.
La ricerca si basa sull’applicazione dell’intelligenza artificiale alla microscopia confocale per velocizzare l’analisi e l’individuazione di anticorpi monoclonali contro l’agente eziologico (cioè che trasmette malattia) della gonorrea, un’infezione trasmessa sessualmente che colpisce più di 100 milioni di persone ogni anno, e che è diventata una grave minaccia per la salute, visto il costante aumento di casi di resistenza antimicrobica.
Gli anticorpi monoclonali, in questo caso, riconoscono una proteina essenziale che trasmette la malattia presente nei batteri della Gonorrea e, legandosi a essi, ne impediscono l’attivazione.
Si tratta, quindi, di ‘tagliare il giusto filo’ per disinnescare la bomba.
Gonorrea: una minaccia in continuo aumento
La gonorrea è una delle malattie sessualmente trasmissibili più diffuse a livello mondiale.
È provocata da un batterio, Neisseria gonorrhoeae, noto anche come Gonococco, in grado di infettare le vie uretrali nell’uomo e le vie uro-genitali nella donna e, se non trattata, può avere serie conseguenze sulla fertilità.
Trattandosi di un’infezione batterica, la cura è a base di antibiotici, che sempre di più hanno perso efficacia contro il Gonococco, considerato ormai una delle specie batteriche resistenti alla maggior parte degli antibiotici di cui disponiamo.
Una condizione che rappresenta per l’Organizzazione Mondiale della Sanità una seria minaccia per la salute pubblica.
L’attività di ricerca sul batterio della Gonorrea si inserisce nel più ampio progetto sulla resistenza antimicrobica che il Monoclonal Antibody Discovery Laboratory (MAD-Lab) di TLS porta avanti dal 2018 e che riguarda l’isolamento di anticorpi monoclonali umani da utilizzare come terapie innovative.
La ricerca del MAD-Lab sfrutta le più moderne tecnologie di microscopia confocale integrate con un algoritmo di intelligenza artificiale. La microscopia confocale è una tecnica diagnostica non invasiva, che si avvale di un microscopio laser dotato di un apparato in grado di illuminare ed elaborare un’immagine del campione analizzato.
L’algoritmo di IA permette di misurare la fagocitosi (la capacità di assorbire altri microorganismi) del batterio N. gonorrhoeae, in seguito a trattamento con anticorpi monoclonali, da parte di cellule umane specializzate.
Ciò ha consentito l’individuazione di un protocollo flessibile e veloce che si è dimostrato efficace nell’identificazione di anticorpi monoclonali attivi contro il batterio e che potrà essere applicato ad altre specie batteriche.
Un modello che potrebbe in futuro permettere di espandere il numero di anticorpi da analizzare, lavorando sull’analisi di dati e su grandi numeri in maniera sempre più veloce e rilevante.
Identificare gli anticorpi monoclonali per combattere i batteri
“Siamo riusciti a sfruttare un approccio multidisciplinare per dimostrare che è possibile identificare anticorpi funzionali contro batteri, nello specifico in grado di mediare la fagocitosi, utilizzando la microscopia a fluorescenza e il deep learning (apprendimento profondo dell’intelligenza artificiale). Il vantaggio è doppio: infatti il protocollo che abbiamo sviluppato e l’utilizzo di un modello di deep learning, non solo permettono di superare le limitazioni imposte dai metodi di segmentazione tradizionali, ma possono essere adattati a diversi patogeni. In nostro è un metodo efficace che si può applicare anche ad altre specie batteriche, come strumento di analisi al servizio della ricerca e della comunità scientifica“, spiega Dario Cardamone, Data Scientist e ricercatore del MAD Lab.
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