En un mundo donde las bacterias panresistentes se están convirtiendo en una amenaza cada vez más preocupante, causando 700.000 muertes cada año en el mundo según datos de la OMS, la ciencia busca desesperadamente nuevas armas para combatirlas. La resistencia a los antibióticos no es un problema nuevo, pero la aparición de cepas que no responden a ningún tratamiento conocido ha encendido las alarmas en la comunidad médica y científica. Frente a este desafío, la inteligencia artificial (IA) emerge ofreciendo métodos innovadores para descubrir antibióticos novedosos.
Desde la Universidad McMaster en colaboración con la Universidad de Stanford han desarrollado un nuevo modelo de IA generativa que puede diseñar miles de millones de nuevas moléculas de antibióticos. Estas moléculas son económicas y fáciles de construir en un laboratorio pudiendo jugar un papel clave en el diseño de antibióticos que combatan las superbacterias.
El estudio publicado en 'Nature Machine Intelligence' muestra cómo SyntheMol, el modelo generativo de vanguardia, explora casi 30 mil millones de moléculas en su búsqueda de nuevos compuestos, moéculas fácilmente sintetizables. Este enfoque práctico es crucial para acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos.
Se espera que este nuevo modelo de IA generativa pueda diseñar nuevos antibióticos para detener la propagación de Acinetobacter baumannii, que la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha identificado como una de las bacterias resistentes a los antibióticos más peligrosas del mundo. A. baumannii ha demostrado ser difícil de erradicar y está asociadas con un incremento de la estadía hospitalaria y de la mortalidad. Puede causar diferentes infecciones, especialmente neumonía asociada a la ventilación mecánica, bacteriemia, e infección de piel y partes blandas, entre otras.
"Necesitamos una sólida cartera de antibióticos y debemos descubrirlos de forma rápida y económica"
Jonathan Stokes, autor principal del artículo y profesor asistente en el Departamento de McMaster Biomedicine & Biochemistry explica que "necesitamos una sólida cartera de antibióticos y debemos descubrirlos de forma rápida y económica. Ahí es donde la inteligencia artificial juega un papel crucial", afirma.
Concretamente, la aplicación de SyntheMol para inhibir el crecimiento de Acinetobacter baumannii ha demostrado ser prometedora: de las 58 moléculas sintetizadas y validadas experimentalmente, seis mostraron actividad antibacteriana, no solo contra A. baumannii sino también contra una variedad de otros patógenos bacterianos.
Para lograr esto, los investigadores se basaron en una biblioteca de 132.000 fragmentos moleculares que encajan como piezas de Lego, pero que son todos de naturaleza muy diferente. Luego cruzaron estos fragmentos moleculares con un conjunto de 13 reacciones químicas, lo que les permitió identificar 30 mil millones de combinaciones bidireccionales de fragmentos para diseñar nuevas moléculas con las propiedades antibacterianas más prometedoras.
"Synthemol no solo diseña moléculas novedosas que son candidatos a fármacos prometedores, sino que también genera la receta para producir cada nueva molécula", apunta James Zou, coautor del artículo y profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en la Universidad de Stanford.
"Synthemol genera la receta para producir cada nueva molécula"
El camino hacia la implementación clínica de estos hallazgos es largo y está lleno de desafíos regulatorios y prácticos. Sin embargo, la capacidad de la IA para navegar por espacios químicos inmensos y complejos, y proponer soluciones viables, es un avance significativo en la carrera contra las superbacterias. Con la validación empírica de sus propuestas, SyntheMol y tecnologías similares están sentando las bases para una nueva era en el descubrimiento de antibióticos, una era en la que la inteligencia artificial juega un papel central en la protección de la salud humana frente a las amenazas microbianas.
La colaboración entre la IA y los expertos en química medicinal y microbiología es esencial para maximizar el potencial de estas tecnologías. Al combinar la velocidad y la capacidad de procesamiento de la IA con el conocimiento y la experiencia humana, podemos esperar acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos y mantenernos un paso adelante de las superbacterias.