Con inteligencia artificial crean mejores antibióticos

24 de febrero de 2020
Con inteligencia artificial crean mejores antibióticos

La inteligencia artificial ha dado una nueva demostración de su utilidad, no solo para el desarrollo tecnológico, sino también en el campo de la medicina, específicamente en la búsqueda de antibióticos más efectivos.

Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, los investigadores del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) lograron identificar un nuevo compuesto antibiótico poderoso. En pruebas de laboratorio, el medicamento mató a muchas de las bacterias causantes de enfermedades más problemáticas del mundo. Entre ellas estaban algunas cepas que son resistentes a todos los antibióticos conocidos. También eliminó las infecciones en dos modelos diferentes de ratones.

El modelo de computadora puede detectar más de cien millones de compuestos químicos en cuestión de días. Está diseñado para detectar posibles antibióticos que matan bacterias. Para ello usa mecanismos diferentes a los de las drogas existentes.

En su nuevo estudio, los investigadores también identificaron varios otros candidatos a antibióticos prometedores, que planean probar. Creen que el modelo también podría usarse para diseñar nuevos medicamentos, en base a lo que ha aprendido sobre las estructuras químicas que permiten que los medicamentos maten bacterias.

Un enorme potencial

En las últimas décadas, se han desarrollado muy pocos antibióticos nuevos. La mayoría de los aprobados recientemente son variantes ligeramente diferentes de los medicamentos existentes.

Los métodos actuales para la detección de nuevos antibióticos a menudo son demasiado costosos. Además, requieren una inversión de tiempo considerable y generalmente se limitan a un espectro reducido de diversidad química.

En este entorno, la disminución de la inversión privada y la falta de innovación en el desarrollo de nuevos antibióticos están socavando los esfuerzos para combatir las infecciones resistentes a los medicamentos, según informó esta semana la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Mayor efectividad

La idea de utilizar modelos informáticos predictivos para la detección no es nueva, pero hasta ahora, estos modelos no eran lo suficientemente precisos para transformar el descubrimiento de fármacos.

En este caso, los investigadores diseñaron su modelo para buscar características químicas que hagan que las moléculas sean efectivas para matar el E. coli.

Una vez que el modelo fue entrenado, los investigadores lo probaron en el Centro de Reutilización de Drogas del Broad Institute, una biblioteca de aproximadamente 6.000 compuestos.

El modelo seleccionó una molécula que se predijo que tenía una fuerte actividad antibacteriana y tenía una estructura química diferente de cualquier antibiótico existente.

Usando un modelo diferente de aprendizaje automático, los investigadores también mostraron que esta molécula probablemente tendría una baja toxicidad para las células humanas.

Inspirados en la ciencia ficción

Esta molécula, que los investigadores decidieron llamar halicina por HAL, el sistema ficticio de inteligencia artificial de “2001: Una odisea del espacio”, ha sido investigada previamente como posible medicamento contra la diabetes.

Para evaluar la efectividad de la halicina en animales vivos, los investigadores la usaron para tratar ratones infectados con A. baumannii, una bacteria que ha infectado a muchos soldados estadounidenses estacionados en Irak y Afganistán.

La cepa de A. baumannii que usaron es resistente a todos los antibióticos conocidos. Pero la aplicación de una pomada que contenía halicina eliminó por completo las infecciones en 24 horas.

En este estudio, los investigadores encontraron que E. coli no desarrolló resistencia a la halicina durante un período de tratamiento de 30 días.

Los investigadores planean realizar más estudios sobre la halicina. Su intención es trabajar con una compañía farmacéutica u organización sin fines de lucro. Tienen la esperanza de desarrollarla para su uso en humanos.

Su éxito podría abrir un nuevo campo de investigación, al unir la inteligencia artificial con el desarrollo de más efectivos antibióticos.