La
resistencia a los antibióticos está demostrando ser una de las amenazas más
graves para la salud humana. Solo en 2019, se cobró alrededor de 1,27 millones
de vidas directas y contribuyó a casi cinco millones de muertes adicionales. La
situación empeoró durante la pandemia de COVID-19 y lo que agrava el desafío es
la ausencia de nuevas clases de antibióticos desarrolladas durante un período
prolongado.
Los
investigadores han informado ahora que descubrieron una nueva clase de
candidatos a antibióticos utilizando inteligencia artificial (IA). Un equipo
del grupo de James Collins en el Instituto Broad del Instituto de Tecnología de
Massachusetts y la Universidad de Harvard empleó IA de aprendizaje profundo
para detectar millones de sustancias químicas en busca de actividad
antibiótica.
Al
probar 283 compuestos potenciales en ratones, los investigadores descubrieron
que muchos resultaron eficaces contra Staphylococcus aureus resistente a la
meticilina (MRSA) y enterococos resistentes a la vancomicina, dos de las
bacterias más difíciles de matar. A diferencia de un modelo de IA normal, que
funciona como una ‘caja negra’ incomprensible, se podría seguir la lógica y la
fisiología de este modelo.
“Nuestros
modelos (de IA) nos dicen no sólo qué compuestos tienen actividad
antibiótica selectiva, sino también por qué, en términos de su estructura
química”, dice Felix Wong del Instituto Broad del MIT y Harvard en
Massachusetts.
Wong y
sus colegas querían ampliar los límites del descubrimiento de medicamentos
guiado por IA con su proyecto de investigación. Su objetivo era mostrar que
este enfoque podría ir más allá de identificar objetivos farmacológicos
específicos y predecir los efectos biológicos más amplios asociados con clases
enteras de sustancias similares a las drogas.
En
primer lugar, se probaron más de 39.000 sustancias químicas para ver cómo
afectaban al Staphylococcus aureus y a tres tipos diferentes de células humanas
derivadas del hígado, el músculo esquelético y los pulmones. Los datos
acumulados se utilizaron luego como conjunto de datos de entrenamiento para
modelos de inteligencia artificial, lo que les permitió comprender mejor los
diferentes patrones estructurales en los átomos y enlaces químicos de cada
compuesto. Gracias a esta información detallada, las IA pudieron predecir la
actividad antibacteriana de las sustancias químicas y evaluar su daño potencial
a las células humanas.
Modelos
de IA entrenados analizaron 12 millones de sustancias químicas mediante
simulaciones por computadora, descubriendo 3.646 moléculas con propiedades
óptimas similares a las de los fármacos. A continuación, se utilizaron cálculos
para encontrar las subestructuras químicas específicas que podrían revelar las
características de cada compuesto. Los investigadores descubrieron nuevas
clases de posibles antibióticos comparando cuidadosamente estas subestructuras
entre varias sustancias. En este hallazgo innovador se encontraron dos
sustancias químicas no tóxicas con actividad contra MRSA y enterococos
resistentes a la vancomicina.
Finalmente,
los investigadores realizaron experimentos con ratones para demostrar la
eficacia de estos químicos en el tratamiento de infecciones de la piel y los
muslos inducidas por MRSA. Según James Collins, coautor del estudio del Broad
Institute, sólo unas pocas familias de antibióticos descubiertas recientemente,
como las oxazolidinonas y los lipopéptidos, han demostrado eficacia contra MRSA
y enterococos resistentes a la vancomicina. Sin embargo, la resistencia a estos
químicos está aumentando.
“Nuestro
trabajo identifica una nueva clase de antibióticos, una de las pocas en 60
años, que complementa a estos otros antibióticos”, afirma.
Actualmente,
los investigadores están utilizando esta tecnología guiada por IA para
desarrollar nuevos antibióticos y descubrir nuevas categorías de medicamentos.
Entre ellos se encuentran compuestos diseñados para destruir específicamente
las células envejecidas y dañadas implicadas en enfermedades como la
osteoartritis y el cáncer. JQR
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