Antibiótico con ia: nueva esperanza contra bacterias resistentes

La resistencia a los antibióticos es una de las mayores amenazas globales para la salud humana. Según estimaciones, fue responsable directo de aproximadamente 27 millones de muertes en 2019 y contribuyó a casi cinco millones más. El problema solo empeoró durante la pandemia de COVID-1Además, no se han desarrollado nuevas clases de antibióticos en décadas.

Sin embargo, investigadores han reportado que han utilizado inteligencia artificial (IA) para descubrir una nueva clase de candidatos a antibióticos. Un equipo del laboratorio de James Collins del Instituto Broad del Instituto de Tecnología de Massachusetts y la Universidad de Harvard utilizó un tipo de IA conocida como aprendizaje profundo para analizar millones de compuestos en busca de actividad antibiótica. Luego, probaron 283 compuestos prometedores en ratones y encontraron varios que eran efectivos contra Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA) y enterococos resistentes a la vancomicina, algunos de los patógenos más difíciles de eliminar. A diferencia de un modelo de IA típico, que funciona como una caja negra inescrutable, fue posible seguir el razonamiento de este modelo y comprender la bioquímica detrás de él.

La Importancia del Descubrimiento de una Nueva Clase de Antibióticos con IA

Este nuevo hallazgo de una nueva clase de antibióticos utilizando IA es muy significativo. Es un área de investigación que ni siquiera era un campo hasta hace cinco años. Es un área extremadamente emocionante y emergente, donde el objetivo principal es utilizar IA para el descubrimiento y diseño de antibióticos. Mi propio laboratorio ha estado trabajando en esto durante la última década. En este estudio, los investigadores utilizaron el aprendizaje profundo para intentar descubrir un nuevo tipo de antibiótico. También implementaron nociones de ia explicativa, lo cual es interesante, porque cuando pensamos en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, los consideramos como cajas negras. Por lo tanto, creo que es interesante comenzar a incorporar la explicabilidad en algunos de los modelos que estamos construyendo que aplican IA a la biología y la química. Los autores pudieron encontrar un par de compuestos que parecían reducir la infección en modelos de ratones, lo cual siempre es emocionante.

Ventajas de la IA en la Búsqueda de Nuevos Compuestos Antibióticos

La IA y las máquinas en general pueden analizar sistemáticamente y de manera muy rápida estructuras o cualquier tipo de conjunto de datos que se les proporcione. Si pensamos en el proceso tradicional de descubrimiento de antibióticos, lleva alrededor de 12 años descubrir un nuevo antibiótico y entre tres y seis años descubrir cualquier candidato clínico. Luego, es necesario realizar transiciones a ensayos clínicos de fase I, fase II y fase III. Ahora, con las máquinas, hemos podido acelerar ese proceso. En mi propio trabajo y en el de mis colegas, por ejemplo, podemos descubrir en cuestión de horas miles o cientos de miles de candidatos preclínicos en lugar de tener que esperar entre tres y seis años. Creo que la IA en general ha permitido eso. Otro ejemplo de esto es el trabajo realizado por el laboratorio de Collins, donde utilizando el aprendizaje profundo, el equipo ha logrado analizar millones de compuestos químicos para identificar un par que parecían prometedores. Eso sería muy difícil de hacer manualmente.

Próximos Pasos para Traducir esta Nueva Clase de Antibióticos en un Medicamento Clínico

Todavía hay un camino por recorrer. Se necesitarán estudios sistemáticos de toxicidad y estudios pre-IND (investigación de nuevos medicamentos). La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos requiere que se realicen estos estudios para evaluar si el posible fármaco emocionante podría pasar a ensayos clínicos de fase I, que es la primera etapa en cualquier ensayo clínico. Por lo tanto, aún se deben llevar a cabo estos pasos. Sin embargo, nuevamente, creo que este es otro avance muy emocionante en esta área emergente de utilizar IA en el campo de la microbiología y los antibióticos. El sueño que tenemos es que, con suerte, algún día la IA creará antibióticos que puedan salvar vidas.

Los Compuestos Identificados en este Nuevo Estudio

Los compuestos identificados en este nuevo estudio fueron efectivos para eliminar microorganismos como el MRSA en ratones. Esto es muy interesante, ya que cuando se tienen datos de infección en ratones, eso siempre es mucho más emocionante, ya que muestra que esos compuestos realmente pudieron reducir la infección en modelos de ratones realistas.

Como otro ejemplo de uso de IA, recientemente hemos analizado los genomas y proteomas de organismos extintos en mi propio laboratorio y hemos logrado identificar varios candidatos clínicos para antibióticos.

La Importancia de la explicabilidad del Modelo de IA

Creo que es importante si queremos considerar la IA como una disciplina de ingeniería en el futuro. En ingeniería, siempre puedes desmontar las diferentes piezas que constituyen alguna estructura y entender qué hace cada pieza. Pero en el caso de la IA, y en particular del aprendizaje profundo, debido a que es una caja negra, no sabemos qué sucede en el medio. Es muy difícil recrear lo que sucedió para obtener el compuesto X o Y o la solución X o Y. Por lo tanto, comenzar a indagar en la caja negra para ver qué está sucediendo en cada uno de esos pasos es un paso fundamental para poder convertir la IA en una disciplina de ingeniería. Un primer paso en la dirección correcta es utilizar IA explicativa para intentar comprender qué está haciendo realmente la máquina. Se convierte en menos una caja negra, tal vez en una caja gris.

La Universidad de Chile ha desarrollado una nueva familia de antibióticos denominada Pirimidoisoquinolinquinonas, que es hasta 128 veces más potente que los compuestos actuales como la vancomicina. Este nuevo fármaco aprovecha y ataca la vulnerabilidad de las bacterias en la generación de energía, lo que lo hace altamente efectivo contra bacterias multirresistentes. El diseño innovador de este antibiótico ha sido posible gracias a años de trabajo e investigación por parte de un equipo liderado por investigadores de la Universidad de Chile.

La resistencia a los antibióticos es un desafío importante en el campo de la farmacología. Las bacterias han demostrado una capacidad impresionante para adaptarse y desarrollar resistencia a los antibióticos existentes. Esto ha llevado a la necesidad de desarrollar nuevos compuestos antimicrobianos para combatir las infecciones bacterianas. El equipo de investigación de la Universidad de Chile ha logrado un avance significativo en esta área al descubrir una nueva familia de compuestos activos llamados Pirimidoisoquinolinquinonas.

El Proceso de Desarrollo de los Antibióticos Pirimidoisoquinolinquinonas

El proceso de desarrollo de estos antibióticos comenzó en 2011 cuando el equipo de investigación liderado por David Vásquez, académico del Departamento de Química Farmacológica y Toxicológica de la Universidad de Chile, diseñó un núcleo estructural que se modificó para aplicarlo a las bacterias. La estrategia principal fue atacar la generación de energía de las bacterias, ya que es una característica que no ha cambiado a lo largo de la evolución. Para ello, las Pirimidoisoquinolinquinonas engañan a las bacterias al emular algún sustrato natural, haciéndoles creer que es un nutriente esencial. Esto interrumpe su capacidad de generar energía y las hace vulnerables a la acción del antibiótico.

Los primeros ensayos microbiológicos del antibiótico mostraron una susceptibilidad antimicrobiana sorprendentemente baja, con concentraciones inhibitorias mínimas. Esto fue un hallazgo inesperado y emocionante para el equipo de investigación, ya que indicaba que el antibiótico era altamente efectivo contra las bacterias resistentes.

El Futuro de los Antibióticos Pirimidoisoquinolinquinonas

Este importante descubrimiento ha llevado al equipo de investigación a patentar los compuestos. La protección de la propiedad intelectual es esencial para asegurar que la ciencia y los avances realizados puedan tener un impacto directo en la sociedad. Además, este desarrollo ha abierto nuevas puertas en la lucha contra las bacterias resistentes, ofreciendo una nueva esperanza en la batalla contra las infecciones bacterianas.

Aunque aún se necesitan más estudios clínicos y de toxicidad para traducir estos compuestos en medicamentos clínicos, este descubrimiento es un paso importante en la búsqueda de soluciones efectivas contra las bacterias resistentes a los antibióticos. La potencia de los antibióticos Pirimidoisoquinolinquinonas y su capacidad para combatir las bacterias multirresistentes los convierte en un recurso valioso en la lucha contra las infecciones bacterianas.

El uso de inteligencia artificial en la búsqueda y desarrollo de nuevos antibióticos es un avance emocionante en la lucha contra las bacterias resistentes. La capacidad de la IA para analizar y procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo ofrece una ventaja significativa sobre los enfoques tradicionales. Además, la incorporación de la explicabilidad en los modelos de IA permite comprender mejor el razonamiento detrás de las decisiones tomadas por el algoritmo.

El descubrimiento de los antibióticos Pirimidoisoquinolinquinonas por parte de la Universidad de Chile es un ejemplo destacado de cómo la investigación y la innovación pueden marcar la diferencia en la lucha contra las infecciones bacterianas. Estos compuestos prometen ser una herramienta poderosa en la lucha contra las bacterias multirresistentes, brindando una nueva esperanza en la búsqueda de soluciones efectivas contra la resistencia a los antibióticos.

Consultas Habituales

• ¿Cuál es la importancia de desarrollar nuevos antibióticos?

  El desarrollo de nuevos antibióticos es crucial para combatir las bacterias resistentes y prevenir enfermedades graves. La resistencia a los antibióticos es una amenaza creciente para la salud mundial, y la falta de nuevos compuestos ha llevado a una mayor dificultad en el tratamiento de las infecciones bacterianas.

• ¿Cómo utiliza la inteligencia artificial en el descubrimiento de nuevos antibióticos?

  La inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje profundo, puede analizar grandes cantidades de datos y buscar patrones que indiquen la actividad antibiótica de diferentes compuestos. Esto acelera el proceso de descubrimiento de nuevos antibióticos y permite identificar candidatos prometedores más rápidamente.

• ¿Cuáles son los próximos pasos para convertir estos compuestos en medicamentos clínicos?

  Los próximos pasos incluyen realizar estudios de toxicidad y ensayos clínicos de fase I para evaluar la seguridad y eficacia de los compuestos en humanos. Estos procesos son necesarios para obtener la aprobación regulatoria y garantizar que los medicamentos sean seguros y efectivos para su uso en pacientes.

Tabla de Comparación de Antibióticos

El descubrimiento de una nueva clase de antibióticos utilizando inteligencia artificial y el desarrollo de los antibióticos Pirimidoisoquinolinquinonas representan avances significativos en la lucha contra las bacterias resistentes. Estos hallazgos ofrecen una nueva esperanza en la búsqueda de soluciones efectivas contra las infecciones bacterianas y muestran el potencial de la inteligencia artificial para revolucionar la industria farmacéutica.

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