Científicos descubrieron nuevos antibióticos usando Inteligencia artificial
Investigadores del MIT, utilizando inteligencia artificial de aprendizaje profundo, descubrieron compuestos con potencial para combatir la bacteria resistente a medicamentos MRSA, causante de más de 10,000 muertes anuales en EE. UU. Estos compuestos muestran actividad antimicrobiana prometedora y baja toxicidad para las células humanas, marcando un avance crucial en la lucha contra infecciones resistentes
El descubrimiento resalta el potencial transformador de la inteligencia artificial en la búsqueda de soluciones innovadoras en la medicina. Crédito: angellodeco | Shutterstock
Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han utilizado el aprendizaje profundo de inteligencia artificial para descubrir una nueva clase de compuestos con el potencial de erradicar una bacteria resistente a medicamentos que causa más de 10.000 muertes al año en Estados Unidos.
La bacteria en cuestión es Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA), responsable de infecciones que van desde la piel hasta casos más graves que desencadenan sepsis, una infección del torrente sanguíneo potencialmente mortal. Los hallazgos del estudio, publicados en la prestigiosa revista Nature, sugieren que estos compuestos podrían representar una esperanza en la lucha contra esta peligrosa bacteria.
Una innovación clave en la investigación es la capacidad de los científicos para descubrir qué información utiliza el modelo de aprendizaje profundo para realizar predicciones sobre la potencia de los antibióticos.
El profesor James Collins, líder del proyecto Antibióticos-IA en el MIT, destacó la importancia de esta revelación: “Nuestro trabajo proporciona un marco eficiente y revelador desde el punto de vista de la estructura química, de una manera que no hemos tenido hasta la fecha”.
El estudio, liderado por los autores principales Felix Wong y Erica Zheng, aprovechó el aprendizaje profundo para identificar compuestos con actividad antimicrobiana contra MRSA. Además, utilizaron un algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo para desentrañar las complejidades de los modelos de aprendizaje profundo, revelando no solo las predicciones de actividad antimicrobiana, sino también las subestructuras moleculares responsables de esta actividad.
Menos toxicidad para las células humanas
Los compuestos identificados muestran una prometedora actividad antimicrobiana contra MRSA, mientras que presentan una toxicidad mínima para las células humanas. Este hallazgo es crucial, ya que podría allanar el camino para el desarrollo de nuevos medicamentos que sean eficaces contra la bacteria sin afectar negativamente al cuerpo humano.
El equipo de investigadores examinó alrededor de 12 millones de compuestos comercialmente disponibles, identificando cinco clases diferentes de compuestos con potencial antibiótico contra MRSA. Tras adquirir y probar alrededor de 280 compuestos, identificaron dos que demostraron ser candidatos altamente prometedores en pruebas de laboratorio y en modelos de ratón.
Los experimentos revelaron que estos compuestos afectan la capacidad de las bacterias para mantener un gradiente electroquímico a través de sus membranas celulares, esencial para funciones celulares críticas. Este mecanismo selectivo representa un avance significativo, ya que ataca de manera eficiente a las bacterias sin causar daño sustancial a las células humanas.
Los investigadores compartieron sus descubrimientos con Phare Bio, una organización sin fines de lucro asociada al Proyecto Antibióticos-IA, que ahora llevará a cabo un análisis detallado de las propiedades químicas y el potencial uso clínico de estos compuestos.
Mientras tanto, el laboratorio de Collins en el MIT está trabajando en el diseño de nuevos candidatos a fármacos basados en estos hallazgos y utilizando los modelos de aprendizaje profundo para explorar compuestos contra otros tipos de bacterias mortales.
Este avance no solo ofrece una nueva esperanza en la lucha contra las infecciones resistentes a medicamentos, sino que también destaca el potencial transformador de la inteligencia artificial en la búsqueda de soluciones innovadoras en la medicina.
Además del MIT, colaboraron en el estudio instituciones como Harvard, el Broad Institute, Integrated Biosciences, Inc., el Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica y el Instituto Leibniz de Investigación de Polímeros en Dresde, Alemania.
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