Inteligencia artificial descubre casi un millón de posibles nuevos antibióticos ocultos en el microbioma global
Un innovador estudio ha utilizado la inteligencia artificial (IA) para predecir la existencia de casi un millón de moléculas con potencial antibiótico en el microbioma global, marcando un hito en la lucha contra la resistencia a los antibióticos.
Publicado en la revista científica Cell, el informe revela cómo los investigadores aplicaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar la diversidad microbiana en todo el mundo y descubrir nuevas moléculas que podrían revolucionar el tratamiento de infecciones resistentes.
El profesor César de la Fuente, de la Universidad de Pensilvania, quien lideró el estudio, explicó que el uso de IA permitió explorar vastas cantidades de datos microbianos con una eficiencia sin precedentes. “Sin esta tecnología, habríamos necesitado décadas para examinar muestras de agua y suelo en busca de moléculas con actividad antimicrobiana. Ahora, podemos clasificar grandes volúmenes de información en cuestión de horas, acelerando significativamente el proceso“, afirmó de la Fuente para The Guardian.
La urgencia de esta investigación se destaca por el alarmante aumento en la resistencia a los antimicrobianos, responsable de más de 1.2 millones de muertes en 2019, una cifra que podría ascender a 10 millones anualmente para 2050, según la Organización Mundial de la Salud. Este avance en la detección de antibióticos es crucial para mitigar esta amenaza creciente para la salud pública global.
En el estudio, el equipo recopiló datos genómicos y metagenómicos de bases de datos públicas, buscando fragmentos de ADN con potencial actividad antimicrobiana. Posteriormente, sintetizaron 100 de estas moléculas en el laboratorio y probaron su eficacia contra bacterias patógenas. Los resultados fueron prometedores: el 79% de las moléculas sintetizadas demostraron capacidad para eliminar al menos un tipo de microbio, sugiriendo su potencial como futuros antibióticos.
El desarrollo de nuevos antibióticos es un proceso que tradicionalmente lleva décadas, pasando por varias fases de investigación y ensayos clínicos. Sin embargo, el uso de IA permite identificar posibles candidatos en una fracción del tiempo, lo que podría transformar la manera en que se descubren y desarrollan nuevos medicamentos.
A pesar del entusiasmo, de la Fuente advierte sobre los riesgos potenciales de la IA, incluyendo el posible uso indebido para diseñar toxinas. No obstante, el estudio actual se centró en moléculas inertes que no plantean tales riesgos. “Hemos implementado salvaguardas estrictas para asegurar que las moléculas no puedan autorreplicarse ni ser mal utilizadas,” aseguró.
El código y los datos generados en esta investigación están disponibles de forma gratuita para fomentar la colaboración y el avance en la ciencia. De la Fuente espera que otros investigadores continúen explorando las aplicaciones de estas moléculas en la búsqueda de nuevos tratamientos antibióticos.
