Regina Barzilay, Professora Distinta de IA e Saúde da Escola de Engenharia do MIT, e James Collins, Professor Termeer de Engenharia Médica e Ciência do MIT, são os vencedores do Prêmio Pritzker de Excelência em Pesquisa de IA na Ciência de 2026 . 

O prêmio reconhece o trabalho conjunto deles em "descoberta pioneira de antibióticos com auxílio de IA, integrando aprendizado profundo, bioengenharia e validação experimental para identificar novos candidatos antibacterianos contra patógenos resistentes a medicamentos". 

Criado em 2024 pela Universidade de Chicago em parceria com o Caltech, o Prêmio Pritzker de Excelência em Pesquisa Científica em IA reconhece contribuições que promovam conjuntamente a IA e as ciências naturais ou a engenharia.

Barzilay e Collins, que são colíderes do corpo docente da Clínica Abdul Latif Jameel para Aprendizado de Máquina em Saúde (Clínica Jameel) e afiliados ao MIT Schwarzman College of Computing e à Escola de Engenharia do MIT, publicaram seu primeiro artigo inovador em conjunto em 2020 com o então pós-doutorando do MIT e primeiro autor Jonathan Stokes (que trabalhou no laboratório de Collins de 2017 a 2021) na  revista Cell. O artigo descreveu o primeiro antibiótico descoberto por inteligência artificial, chamado halicina , em homenagem ao sistema de IA fictício HAL 9000 do filme  2001: Uma Odisseia no Espaço, de Stanley Kubrick, de 1968 .

Um antibiótico de amplo espectro, originalmente estudado como um potencial medicamento para diabetes, a halicina foi identificada por um modelo de aprendizado profundo treinado com 2.500 moléculas. Após testes, a equipe de pesquisa descobriu que a halicina era capaz de matar bactérias resistentes a antibióticos (ou seja, "superbactérias"), como  Clostridium difficile ,  Acinetobacter baumannii e  Mycobacterium tuberculosis . Um processo de descoberta que antes levava anos foi concluído em apenas algumas semanas. Em meio à crescente preocupação com a crise global de resistência antimicrobiana, os resultados demonstraram que a IA pode se provar uma ferramenta eficaz para a rápida identificação de novos e eficazes antibióticos.

Após a descoberta da halicina, Barzilay e Collins trabalharam com Stokes (atualmente professor assistente na Universidade McMaster) para usar aprendizado de máquina e identificar  a abaucina em 2023, um antibiótico de espectro restrito que demonstrou eficácia contra  a A. baumannii , uma bactéria resistente a antibióticos comumente encontrada em maçanetas de hospitais e em feridas de soldados americanos estacionados no Iraque e no Afeganistão. Notavelmente, a eficácia de "espectro restrito" da abaucina contra uma única espécie de bactéria resistente a tratamentos é sua principal vantagem, minimizando a probabilidade de as bactérias desenvolverem resistência e prejudicarem as bactérias benéficas no intestino.

“Historicamente, a descoberta de antibióticos dependia de estratégias trabalhosas de tentativa e erro”, diz Collins. “Esse processo é lento, caro e imprevisível, muitas vezes resultando em poucos candidatos viáveis a antibióticos. Com a IA generativa, estamos vendo uma mudança: a IA deixa de ser usada como ferramenta de descoberta e passa a ser usada como ferramenta de design. Essa mudança abre novas fronteiras na descoberta de antibióticos, que podem nos trazer a próxima geração de medicamentos que salvam vidas.”

Na visão de Barzilay, “apesar do progresso significativo na modelagem molecular, ainda estamos nos estágios iniciais da descoberta de medicamentos. Com a IA, podemos automatizar apenas partes do processo, em vez de transformá-lo completamente. Para que isso aconteça, precisamos trabalhar muito para construir modelos de IA realistas da biologia humana.”