Mas de la Fuente está a usar a inteligência artificial para criar um futuro diferente. Sua equipe na Universidade da Pensilvânia está treinando ferramentas de IA para pesquisar genomas em profundidade em busca de peptídeos com propriedades antibióticas. Sua visão é reunir esses peptídeos – moléculas compostas de até 50 aminoácidos ligados entre si – em várias configurações, incluindo algumas nunca vistas na natureza. Os resultados, espera ele, poderão defender o corpo contra micróbios que resistem aos tratamentos tradicionais.
Sua busca revelou candidatos promissores em lugares inesperados. Em agosto de 2025, sua equipe, que inclui 16 cientistas do Machine Biology Group da Penn, descreveu peptídeos escondidos no código genético de antigos organismos unicelulares chamados archaea. Antes disso, eles haviam escavado uma lista de candidatos provenientes do veneno de cobras, vespas e aranhas. E num projecto em curso que de la Fuente chama de “desextinção molecular”, ele e os seus colaboradores têm escaneado sequências genéticas publicadas de espécies extintas em busca de moléculas potencialmente funcionais. Essas espécies incluem hominídeos como Neandertais e Denisovanos e megafauna carismática como mamutes peludos, bem como antigas zebras e pinguins. Na história da vida na Terra, argumenta de la Fuente, talvez algum organismo tenha desenvolvido uma defesa antimicrobiana que poderia ser útil hoje. Esses códigos há muito desaparecidos deram origem a compostos ressuscitados com nomes como mammuthusin-2 (do ADN do mamute lanoso), milodonina-2 (da preguiça gigante) e hidrodamina-1 (da antiga vaca marinha). Nos últimos anos, esta farra molecular permitiu a de la Fuente acumular uma biblioteca com mais de um milhão de receitas genéticas.
Aos 40 anos, de la Fuente também colecionou uma caixa de troféus da Sociedade Americana de Microbiologia, da Sociedade Americana de Química e de outras organizações. (Em 2019, esta revista nomeou-o um dos “35 inovadores com menos de 35 anos” por trazer abordagens computacionais para a descoberta de antibióticos.) Ele é amplamente reconhecido como um líder no esforço para aproveitar a IA para problemas do mundo real. “Ele realmente ajudou a ser pioneiro nesse espaço”, diz Collins, que trabalha no MIT. (Os dois não colaboraram no laboratório, mas Collins está há muito tempo na vanguarda da utilização da IA para a descoberta de medicamentos, incluindo a procura de antibióticos. Em 2020, a equipa de Collins utilizou um modelo de IA para prever um antibiótico de largo espectro, a halicina, que está agora em desenvolvimento pré-clínico.)
O mundo do desenvolvimento de antibióticos precisa de tanta criatividade e inovação quanto os investigadores possam reunir, diz Collins. E o trabalho de de la Fuente com peptídeos impulsionou o campo: “César é maravilhosamente talentoso e muito inovador”.
Um empreendimento confuso e barulhento
De la Fuente descreve a resistência antimicrobiana como um problema “quase impossível”, mas vê muito espaço para exploração na palavra quase. “Gosto de desafios”, diz ele, “e acho que este é o desafio final”.
O uso, o uso excessivo e o uso indevido de antibióticos, diz ele, impulsionam a resistência antimicrobiana. E o problema está a crescer sem controlo porque as formas convencionais de encontrar, fabricar e testar os medicamentos são proibitivamente caras e muitas vezes levam a becos sem saída. “Muitas empresas que tentaram desenvolver antibióticos no passado acabaram por desistir porque não há um bom retorno do investimento no final do dia”, diz ele.
A descoberta de antibióticos sempre foi um empreendimento confuso e barulhento, impulsionado pelo acaso e repleto de incertezas e desorientações. Durante décadas, os pesquisadores confiaram amplamente em métodos mecânicos de força bruta. “Os cientistas escavam o solo e a água”, diz de la Fuente. “E então, dessa matéria orgânica complexa, eles tentam extrair moléculas antimicrobianas.”
Mas as moléculas podem ser extraordinariamente complexas. Os pesquisadores estimaram o número de possíveis combinações orgânicas que poderiam ser sintetizadas em algo em torno de 1060. Para referência, a Terra contém cerca de 1018 grãos de areia. “A descoberta de medicamentos em qualquer domínio é um jogo de estatísticas”, afirma Jonathan Stokes, biólogo químico da Universidade McMaster, no Canadá, que tem utilizado IA generativa para conceber potenciais novos antibióticos que podem ser sintetizados num laboratório, e que trabalhou com Collins no estudo da halicina. “Você precisa de chutes a gol suficientes para conseguir um.”
