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Una herramienta de inteligencia artificial diseñada recientemente y basada en la estructura del cerebro ha identificado una molécula capaz de acabar con varios antibióticos cepas de bacterias resistentes, según un estudio publicado el 20 de febrero en Cell. La molécula, la halicina, que se había investigado previamente como un tratamiento potencial para la diabetes, demostró actividad contra Mycobacterium tuberculosis, el agente causante de la tuberculosis, y varios otros microbios difíciles de tratar.
El descubrimiento llega en un momento en que los nuevos antibióticos son cada vez más difíciles de encontrar, informa STAT, y cuando las bacterias resistentes a los medicamentos son una amenaza global creciente. El Grupo de Coordinación Interinstitucional (IACG) sobre Resistencia a los Antimicrobianos convocado por las Naciones Unidas hace unos años publicó un informe en 2019 que estima que las enfermedades resistentes a los medicamentos podrían provocar 10 millones de muertes por año para 2050. A pesar de la urgencia en la búsqueda de nuevos antibióticos, la falta de incentivos financieros ha provocado que las compañías farmacéuticas reduzcan su investigación, según STAT.
Creo que esta plataforma reducirá muy directamente el costo involucrado en la fase de descubrimiento de desarrollo de antibióticos, dice el coautor James Collins del MIT a STAT. Con estos modelos, ahora se pueden obtener productos químicos novedosos en un período de tiempo más corto que implica menos inversión.
Aunque los modelos anteriores basados en IA requerían supervisión humana y producían resultados inconsistentes, informa STAT, este nuevo enfoque de aprendizaje profundo fue entrenado en una biblioteca de más de 2,000 compuestos químicos con algo conocido sobre su potencia antibacteriana, usando esos datos para predecir la función basada en la estructura. La plataforma identificó moléculas que se veían bastante diferentes a los antibióticos existentes, superando el sesgo que muestran los investigadores humanos cuando buscan compuestos antibacterianos potenciales que tienen estructuras similares a los antibióticos existentes, según STAT.
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El equipo utilizó por primera vez el modelo de aprendizaje profundo para examinar una biblioteca de 6000 moléculas en busca de aquellas que pudieran ser efectivas contra E. coli. La búsqueda detectó halicin, que los autores probaron contra una serie de cepas bacterianas cultivadas, y encontraron que la molécula muestra actividad bactericida contra un amplio espectro filogenético de patógenos, incluidos Mycobacterium tuberculosis y Enterobacteriaceae resistentes a carbapenem, escriben los autores. en el papel. Halicin también lucha contra C. difficile y una infección panrresistente en modelos de ratón, encontró el equipo.
En una selección posterior de más de 107 millones de moléculas de la base de datos ZINC15 proporcionada por la Universidad de California, San Francisco, la herramienta de inteligencia artificial identificó ocho moléculas con estructuras distintas de los antibióticos conocidos pero que podrían tener potentes propiedades antibacterianas.
El trabajo es realmente notable, dice a The Guardian Jacob Durrant de la Universidad de Pittsburgh, un investigador de diseño de fármacos que no formó parte del estudio. Su enfoque destaca el poder del descubrimiento de fármacos asistido por computadora. Sería imposible probar físicamente más de 100 millones de compuestos en busca de actividad antibiótica.
Ahora estamos encontrando pistas entre estructuras químicas que en el pasado ni siquiera habríamos alucinado que podrían ser un antibiótico, dice Nigam Shah, informático biomédico. investigador de la Universidad de Stanford que no participó en el estudio, en declaraciones a STAT. Shah advierte que se requerirá un proceso largo y complejo antes de que este nuevo antibiótico pueda probarse en humanos, pero dice que es un paso en la dirección correcta. Expande enormemente el espacio de búsqueda en dimensiones que nunca supimos que existían.
Amy Schleunes es pasante en The Scientist. Envíele un correo electrónico a aschleunes@the-scientist.com.