La inteligencia artificial descubre una nueva clase de antibióticos para eliminar las bacterias resistentes a los medicamentos
2023-12-24 07:15:18
Puntos Clave:
- La inteligencia artificial ha ayudado a descubrir una nueva clase de antibióticos para combatir las bacterias resistentes a los medicamentos.
- El descubrimiento ofrece esperanza en la lucha contra la resistencia a los antibióticos, que ha causado un gran número de muertes en los últimos años.
- El enfoque guiado por la inteligencia artificial también se está utilizando para desarrollar nuevos antibióticos y descubrir otras clases de medicamentos.
La inteligencia artificial ha desempeñado un papel crucial en el descubrimiento de una novedosa familia de antibióticos capaces de combatir las bacterias resistentes a los medicamentos. Este avance ofrece una nueva esperanza en la batalla contra la creciente amenaza de la resistencia a los antibióticos, que ha generado un número significativo de fallecimientos en los últimos años.
Las pruebas realizadas en ratones han demostrado que estos nuevos compuestos antibióticos son prometedores como tratamientos contra el Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM) y el Enterococo resistente a la vancomicina, dos bacterias que presentan altos niveles de resistencia a los fármacos convencionales.
“Nuestros modelos de inteligencia artificial no solo nos dicen qué compuestos tienen actividad antibiótica selectiva, sino también por qué, en términos de su estructura química”, dice Felix Wong en el Broad Institute of MIT and Harvard en Massachusetts.
Wong y sus colegas se propusieron demostrar que el descubrimiento de medicamentos guiado por inteligencia artificial podría ir más allá de identificar objetivos específicos a los que las moléculas de fármacos pueden unirse, y en cambio predecir el efecto biológico de clases enteras de compuestos parecidos a medicamentos.
Primero, probaron los efectos de más de 39.000 compuestos en el Staphylococcus aureus y tres tipos de células humanas del hígado, el músculo esquelético y los pulmones. Los resultados se convirtieron en datos de entrenamiento para que los modelos de inteligencia artificial aprendieran sobre los patrones en los átomos y enlaces químicos de cada compuesto. Eso permitió a las inteligencias artificiales predecir tanto la actividad antibacteriana de dichos compuestos como su toxicidad potencial para las células humanas.
Los modelos de inteligencia artificial entrenados luego analizaron 12 millones de compuestos a través de simulaciones por computadora para encontrar 3646 compuestos con propiedades ideales para parecerse a medicamentos. Cálculos adicionales identificaron las subestructuras químicas que podían explicar las propiedades de cada compuesto.
Al comparar tales subestructuras en diferentes compuestos, los investigadores identificaron nuevas clases de posibles antibióticos y eventualmente encontraron dos compuestos no tóxicos capaces de matar tanto el SARM como los Enterococos resistentes a la vancomicina.
Finalmente, los investigadores utilizaron experimentos con ratones para demostrar la efectividad de estos compuestos en el tratamiento de infecciones en la piel y en los muslos causadas por el SARM.
Solo se han descubierto unas pocas nuevas clases de antibióticos, como las oxazolidinonas y los lipopéptidos, que funcionan bien contra tanto el SARM como los Enterococos resistentes a la vancomicina, y la resistencia contra tales compuestos ha ido en aumento, dice James Collins en el Broad Institute, coautor del estudio.
“Nuestro trabajo identifica una nueva clase de antibióticos, una de las pocas en 60 años, que complementa a estos otros antibióticos”, dice.
Además, el enfoque guiado por inteligencia artificial se está utilizando para diseñar nuevos antibióticos y descubrir otras clases de medicamentos, como compuestos destinados a eliminar selectivamente células envejecidas y dañadas implicadas en afecciones como la osteoartritis y el cáncer.
