Científicos utilizan la IA para encontrar un fármaco que mata las bacterias responsables de muchas infecciones resistentes a los medicamentos
Los investigadores utilizaron la IA para encontrar un nuevo antibiótico que puede matar el Acinetobacter baumannii
{{#rendered}} {{/rendered}}Los científicos han encontrado un medicamento que podría combatir las infecciones resistentes a los fármacos, y lo han hecho utilizando inteligencia artificial.
Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y de la Universidad McMaster de Canadá han identificado un nuevo antibiótico capaz de eliminar un tipo de bacteria responsable de muchas infecciones resistentes a los fármacos.
El compuesto mata el Acinetobacter baumannii, que es una especie de bacteria que suele encontrarse en los hospitales. Puede provocar neumonía, meningitis y otras infecciones graves.
{{#rendered}} {{/rendered}}El microbio es también una de las principales causas de infecciones en soldados heridos en Irak y Afganistán.
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Utilizando un algoritmo de inteligencia artificial, investigadores del MIT y de la Universidad McMaster han identificado un nuevo antibiótico capaz de matar un tipo de bacteria (Acinetobacter baumannii, rosa) responsable de muchas infecciones resistentes a los fármacos. (Christine Daniloff/MIT; imagen de Acinetobacter baumannii cortesía de los CDC)
En las últimas décadas, muchas bacterias patógenas se han hecho cada vez más resistentes a los antibióticos, mientras que se han desarrollado pocos antibióticos nuevos.
{{#rendered}} {{/rendered}}El MIT informó en un comunicado de que los investigadores identificaron el fármaco a partir de un catálogo de casi 7.000 compuestos farmacológicos potenciales utilizando un modelo de aprendizaje automático que entrenaron para evaluar si un compuesto químico inhibiría el crecimiento de la bacteria.
Para obtener datos de entrenamiento para el modelo, primero expusieron las bacterias cultivadas en un plato de laboratorio a unos 7.500 compuestos químicos diferentes para ver cuáles podían inhibir el crecimiento del microbio. Introdujeron la estructura de cada molécula en su modelo y le dijeron si cada estructura podía inhibir el crecimiento bacteriano.
Un grupo de personas camina por el campus del Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge, Massachusetts, el miércoles 2 de junio de 2021. (Fotógrafo: Adam Glanzman/Bloomberg vía Getty Images)
Una vez entrenado el modelo, se utilizó para analizar un conjunto de 6.680 compuestos que no había visto antes, y los investigadores redujeron 240 aciertos para probarlos experimentalmente, centrándose en compuestos con estructuras diferentes a las de los antibióticos existentes o moléculas de los datos de entrenamiento. Las pruebas dieron lugar a nueve antibióticos, uno de ellos muy potente.
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El compuesto, que en un principio se exploró como posible fármaco contra la diabetes, resultó ser extremadamente eficaz para eliminar las bacterias. Sin embargo, no tuvo ningún efecto sobre otras especies de bacterias.
La universidad señaló que una capacidad de eliminación de "espectro estrecho" es deseable porque minimiza el riesgo de que las bacterias propaguen rápidamente la resistencia contra el fármaco. Además, el fármaco probablemente evitaría las bacterias beneficiosas que viven en el intestino humano y ayudan a suprimir las infecciones oportunistas.
{{#rendered}} {{/rendered}}El stand de la Universidad McMaster en el Centro de Convenciones Metro Toronto. (R.J. Johnston/Toronto Star vía Getty Images)
Los científicos denominaron al fármaco abaucina y demostraron en estudios con ratones que podía tratar las infecciones de heridas causadas por la bacteria. En pruebas de laboratorio, también se descubrió que funcionaba contra diversas cepas de Acinetobacter baumannii resistentes a los fármacos, aisladas de pacientes humanos. En experimentos adicionales, se demostró que el fármaco mata las células interfiriendo en un proceso conocido como tráfico de lipoproteínas. Las células lo utilizan para transportar proteínas del interior de la célula a la envoltura celular.
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Un laboratorio de la Universidad McMaster trabaja ahora para que otros optimicen las propiedades medicinales del compuesto y, con suerte, lo desarrollen para su eventual uso en pacientes.
{{#rendered}} {{/rendered}}Los autores del estudio también tienen previsto utilizar su método de modelización para identificar posibles antibióticos para otros tipos de infecciones farmacorresistentes.
Los hallazgos se publicaron el jueves en la revista "Nature Chemical Biology".