La inteligencia artificial es la clave para acabar con todas las enfermedades

Investigadores han empleado una inteligencia artificial para descubrir un nuevo antibiótico capaz de eliminar uno de los patógenos más mortíferos del mundo. Este método, explican, puede usarse para descubrir nuevos compuestos que ayuden a solventar el grave problema de las superbacterias resistentes a los antibióticos.

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La resistencia bacteriana a los antibióticos se está convirtiendo en un enorme problema de salud pública que será todavía más grave en el futuro. Un estudio llevado a cabo por el Gobierno del Reino Unido asegura que las infecciones por resistencia a los antimicrobianos causan 700.000 muertes al año a nivel global y la previsión es que estos números aumenten hasta los 10 millones para 2050. El estudio calcula que la incidencia de este tipo de infecciones de aquí a mitad de siglo podría conllevar un coste de 100.000 millones de dólares para la economía global. Además, el Banco Mundial estima que 28 millones de personas más podrían caer en la pobreza extrema si no le ponemos freno al problema.

Ante este panorama, muchos laboratorios científicos están trabajando en soluciones para doblegar esa resistencia bacteriana a los medicamentos. La última ha llegado hace tan solo unos días, un equipo de investigadores ha anunciado un nuevo fármaco descubierto con la ayuda de la inteligencia artificial que abre un nuevo camino muy prometedor.

"Utilizando la IA, podemos explorar rápidamente vastas regiones del espacio químico, aumentando significativamente las posibilidades de descubrir moléculas antibacterianas fundamentalmente nuevas", afirma el Dr. Jonathan Stokes, antiguo investigador del MIT que ahora trabaja para la Universidad McMaster y que ha sido uno de los autores principales del descubrimiento publicado en la revista Nature Chemical Biology.

Cómo lo han conseguido

Los investigadores enseñaron al algoritmo a identificar estructuras químicas capaces de impedir la proliferación de la bacteria E. coli. Tras estudiar más de 100 millones de compuestos, la IA recomendó una molécula que los investigadores llamaron halicina en honor a HAL 9000, la inteligencia artificial de ‘2001: Una odisea del espacio’. Los experimentos demostraron que la halicina no solo es capaz de acabar con la E. coli, sino también con otras especies bacterianas resistentes a los tratamientos.

Pero ahí no acabó el trabajo del equipo. El mismo modelo sirvió luego para analizar un conjunto de 6.680 compuestos procedentes del Drug Repurposing Hub del Broad Institute. El análisis duró menos de dos horas y arrojó cientos de resultados. Los investigadores eligieron los compuestos con estructuras diferentes a las de los antibióticos existentes o moléculas de los datos de entrenamiento para analizarlos en el laboratorio y llevar a cabo experimentos.

De los tests salieron nueve antibióticos, entre ellos uno muy potente que ya se había estudiado anteriormente para combatir la diabetes y que ha resultado ser muy eficaz ante la bacteria acinetobacter baumannii. Según explican los investigadores, la A. baumanni suele encontrarse en entornos hospitalarios, donde puede sobrevivir en superficies durante largos periodos.

"El acinetobacter puede sobrevivir en los pomos de las puertas y el equipo de los hospitales durante largos periodos de tiempo y puede absorber genes de resistencia a los antibióticos de su entorno. Ahora es muy frecuente encontrar cepas de A. baumannii resistentes a casi todos los antibióticos", afirma Stokes.

Un antibiótico superespecializado

Según explica el equipo, al contrario de lo que sucede con los antibióticos de amplio espectro, el nuevo compuesto no afecta a otras especies de bacterias, lo que minimiza el riesgo de que desarrollen resistencia contra el fármaco y permite sobrevivir a las bacterias beneficiosas que viven en nuestro intestino. "Los antibióticos suelen administrarse por vía sistémica y lo último que se quiere es provocar una disbiosis importante y exponer a estos pacientes ya enfermos a infecciones secundarias". explica Stokes.

El siguiente paso para el equipo es optimizar las propiedades medicinales del compuesto para hacerlo apto para su uso en pacientes. Los investigadores también tienen previsto utilizar este nuevo método para identificar nuevos antibióticos contra otros tipos de infecciones farmacorresistentes, como las causadas por Staphylococcus aureus y Pseudomonas aeruginosa.

"Los enfoques de la IA para el descubrimiento de fármacos han llegado para quedarse y seguirán perfeccionándose", afirma James Collins, director de la facultad de Ciencias de la Vida de la Clínica Abdul Latif Jameel de Aprendizaje Automático en Salud del MIT. "Sabemos que los modelos algorítmicos funcionan, ahora se trata de adoptar ampliamente estos métodos para descubrir nuevos antibióticos de forma más eficiente y menos costosa".