Un grupo de investigadores de la Universidad de Pensilvania (EE UU) desarrollaron un sistema de inteligencia artificial (IA) generativa que diseña y acelera nuevos antibióticos, lo que podría ayudar a combatir las infecciones resistentes a los fármacos y acelerar la creación de unos más potentes y eficaces contra los patógenos más difíciles de tratar.
El estudio, publicado por la revista Nature Machine Intelligence el 13 de mayo, estuvo liderado por el investigador español César de la Fuente quien, junto con otros científicos de la casa de estudios de Pensilvania, diseñaron la herramienta ApexGO.
Este sistema de IA es capaz de buscar compuestos existentes y de optimizarlos para crear antibióticos más potentes y eficaces. Además de transformar plantillas moleculares en candidatos terapéuticos reales con una velocidad y una precisión sin precedentes, de acuerdo con la institución académica y científica.
A través de la validación en el laboratorio, los investigadores comprobaron cómo la IA puede reducir años de estudio a solo unas horas, y apuntaron que esta podría ser una solución innovadora para adelantarse a las infecciones hospitalarias más peligrosas.
¿Cómo funciona la IA para crear nuevos antibióticos?
Los investigadores resaltaron que la resistencia a los antibióticos es una de las mayores amenazas de la medicina moderna, y a medida que más bacterias aprenden a sobrevivir a los fármacos utilizados para eliminarlas, la ciencia se enfrenta a mayor presión para encontrar nuevos tratamientos de manera más rápida que la que permiten los métodos tradicionales.
En ese sentido, el equipo científico se enfocó en desarrollar un sistema de IA que se centra en péptidos, que son pequeñas moléculas similares a proteínas que pueden actuar como antibióticos, y en lugar de limitarse a buscar en listas existentes de moléculas conocidas, ApexGO sugiere cambios que podrían aumentar las eficacia de otros a la hora de eliminar bacterias dañinas.
De esta manera, el modelo actúa como un motor de diseño inteligente, ya que aprende patrones a partir de secuencias peptídicas y luego propone nuevas versiones con más probabilidades de funcionar.
Para comprobar este método, los investigadores partieron de 10 péptidos base y usaron su herramienta para crear versiones mejoradas; después fabricaron 100 de esas moléculas en el laboratorio y analizaron su capacidad para combatir bacterias, cómo funcionaban, qué estructuras formaban y si podían resultar tóxicos para las células.
Resultados del estudio
Durante los experimentos, los resultados fueron eficaces contra bacterias gramnegativas, que son un tipo difícil de tratar con antibióticos tradicionales y que incluye algunas de las infecciones hospitalarias más peligrosas.
“ApexGO demuestra que se puede utilizar la IA para algo más que predecir qué moléculas podrían funcionar: puede ayudar a mejorarlas. El modelo parte de antibióticos peptídicos prometedores que después podemos sintetizar y probar en el laboratorio”, resaltó De la Fuente en el estudio.
El investigador agregó la necesidad e importancia de disponer de tecnologías capaces de avanzar más rápido para tratar de conseguir candidatos terapéuticos reales, por lo que aseguró que este sistema de IA es un paso importante hacia ese futuro.
“Encontrar nuevos antibióticos suele ser un proceso lento, costoso y lleno de ensayo y error. Lo emocionante aquí es que pudimos utilizar la IA para guiar el proceso de diseño, fabricar los compuestos más prometedores y luego validar experimentalmente muchos de ellos”, apuntó el investigador Marcelo Torres.
El grupo científico concluyó que el estudio apunta a un futuro aún más amplio en el que la IA generativa se convierta en una herramienta práctica para el descubrimiento de fármacos, lo que ayuda a los científicos a avanzar con mayor rapidez desde la idea hasta el posible tratamiento.
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