Descubierto por primera vez un potente antibiótico mediante el aprendizaje automático
Un potente antibiótico que elimina algunas de las bacterias resistentes a los fármacos más peligrosas del mundo ha sido descubierto mediante inteligencia artificial.
El fármaco funciona de forma diferente a los antibacterianos existentes y es el primero de su clase que se encuentra al poner en marcha la IA en vastas bibliotecas digitales de compuestos farmacéuticos.
Las pruebas demostraron que el fármaco eliminó una serie de cepas de bacterias resistentes a los antibióticos, como Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, dos de los tres patógenos de alta prioridad que la Organización Mundial de la Salud considera «críticos» para los nuevos antibióticos.
«En términos de descubrimiento de antibióticos, se trata absolutamente de una primicia», afirmó Regina Barzilay, investigadora principal del proyecto y especialista en aprendizaje automático del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
«Creo que es uno de los antibióticos más potentes que se han descubierto hasta la fecha», añadió James Collins, bioingeniero del equipo del MIT. «Tiene una notable actividad contra una amplia gama de patógenos resistentes a los antibióticos»
La resistencia a los antibióticos surge cuando las bacterias mutan y evolucionan para eludir los mecanismos que los medicamentos antimicrobianos utilizan para matarlas. Sin nuevos antibióticos para hacer frente a la resistencia, 10 millones de vidas en todo el mundo podrían estar en riesgo cada año debido a las infecciones para el año 2050, advirtió el informe O’Neill del gobierno de Cameron.
Para encontrar nuevos antibióticos, los investigadores primero entrenaron un algoritmo de «aprendizaje profundo» para identificar los tipos de moléculas que matan a las bacterias. Para ello, introdujeron en el programa información sobre las características atómicas y moleculares de casi 2.500 fármacos y compuestos naturales, así como la eficacia con la que la sustancia bloqueaba el crecimiento del bicho E coli.
Una vez que el algoritmo aprendió qué características moleculares eran buenas para los antibióticos, los científicos lo pusieron a trabajar en una biblioteca de más de 6.000 compuestos que se estaban investigando para tratar diversas enfermedades humanas. En lugar de buscar cualquier antimicrobiano potencial, el algoritmo se centró en los compuestos que parecían eficaces pero distintos a los antibióticos existentes. Esto aumentó las posibilidades de que los fármacos funcionaran de formas radicalmente nuevas a las que los bichos aún no habían desarrollado resistencia.
Jonathan Stokes, primer autor del estudio, dijo que el algoritmo tardó unas horas en evaluar los compuestos y dar con algunos antibióticos prometedores. Uno de ellos, al que los investigadores bautizaron como «halicina» en honor a Hal, el astronauta que molesta en la película 2001: Una odisea en el espacio, parecía especialmente potente.
En la revista Cell, los investigadores describen cómo trataron numerosas infecciones resistentes a los fármacos con halicina, un compuesto que se desarrolló originalmente para tratar la diabetes, pero que se quedó en el camino antes de llegar a la clínica.
Las pruebas realizadas con bacterias recogidas de los pacientes demostraron que la halicina eliminaba el Mycobacterium tuberculosis, el bicho que causa la tuberculosis, y las cepas de Enterobacteriaceae resistentes a los carbapenems, un grupo de antibióticos que se consideran el último recurso para este tipo de infecciones. La halicina también eliminó las infecciones por C. difficile y Acinetobacter baumannii multirresistente en ratones.
Para buscar más fármacos nuevos, el equipo recurrió a una enorme base de datos digital con unos 1.500 millones de compuestos. Pusieron el algoritmo a trabajar con 107 millones de ellos. Tres días más tarde, el programa les devolvió una lista de 23 posibles antibióticos, de los cuales dos parecen ser especialmente potentes. Los científicos tienen ahora la intención de buscar más en la base de datos.
Stokes dijo que habría sido imposible examinar los 107 millones de compuestos por la vía convencional de obtener o fabricar las sustancias y luego probarlas en el laboratorio. «Poder realizar estos experimentos en el ordenador reduce drásticamente el tiempo y el coste de examinar estos compuestos», dijo.
Barzilay quiere ahora utilizar el algoritmo para encontrar antibióticos que sean más selectivos en las bacterias que matan. Esto significaría que tomar el antibiótico mata sólo a los bichos que causan una infección, y no a todas las bacterias sanas que viven en el intestino. Y lo que es más ambicioso, los científicos pretenden utilizar el algoritmo para diseñar nuevos y potentes antibióticos desde cero.
«El trabajo es realmente notable», dijo Jacob Durrant, que trabaja en el diseño de fármacos asistido por ordenador en la Universidad de Pittsburgh. «Su enfoque pone de manifiesto el poder del descubrimiento de fármacos asistido por ordenador. Sería imposible comprobar físicamente la actividad antibiótica de más de 100 millones de compuestos».
«Teniendo en cuenta los costes típicos del desarrollo de fármacos, tanto en términos de tiempo como de dinero, cualquier método que pueda acelerar el descubrimiento de fármacos en las primeras fases tiene el potencial de tener un gran impacto», añadió.
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