La resistencia a los antibióticos es uno de los problemas de salud pública más urgentes de nuestro tiempo. Ante esta amenaza creciente, un nuevo estudio ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede ser clave para encontrar soluciones en el pasado. Investigadores de la Universidad de Pensilvania, liderados por el español César de la Fuente, han utilizado aprendizaje profundo para extraer proteínas de organismos extintos, incluyendo mamuts, y descubrir potenciales antibióticos.

Los resultados, publicados en la revista Nature Biomedical Engineering, revelan que la desextinción molecular es una técnica prometedora para abordar la resistencia a los antibióticos. "Hoy informamos del descubrimiento impulsado por la inteligencia artificial de decenas de miles de potenciales antibióticos en organismos extintos", anunció De la Fuente en su cuenta de X (anteriormente Twitter).

La desextinción molecular busca resucitar moléculas para resolver problemas biológicos y biomédicos contemporáneos. Mediante aprendizaje automático, el equipo de De la Fuente ha logrado identificar las primeras moléculas terapéuticas en organismos extintos, inaugurando el campo de la desextinción molecular. "Creemos que resucitar moléculas del pasado puede ayudar a resolver problemas actuales, como la resistencia a los antibióticos", explica De la Fuente.

Para acelerar el descubrimiento de nuevos antibióticos, los investigadores desarrollaron un nuevo modelo de IA llamado APEX. Este modelo ha permitido extraer más de 10 millones de péptidos de organismos extintos. Entre ellos, se identificaron 37,176 secuencias con actividad antimicrobiana de amplio espectro, de las cuales 11,035 no se encontraban en organismos existentes.

El equipo sintetizó 69 de estos péptidos y confirmó experimentalmente su actividad contra patógenos bacterianos. La mayoría de los péptidos demostraron ser efectivos al despolarizar la membrana citoplasmática de las bacterias, un mecanismo diferente al de los péptidos antimicrobianos conocidos.

Entre los compuestos destacados se encuentran la mamutusina-2 del mamut lanudo, la elefasina-2 del elefante de colmillos rectos, y la hidrodamina-1 de la antigua vaca marina. Estos compuestos mostraron actividad antiinfecciosa en ratones con abscesos cutáneos o infecciones del muslo, comparándose favorablemente con el antibiótico polimixina B.

La semana pasada, De la Fuente y su equipo, en colaboración con la Universidad Tecnológica de Queensland en Australia, publicaron un estudio en la revista Cell, donde identificaron casi un millón de fuentes potenciales de antibióticos en la naturaleza con la ayuda de la IA. "Las moléculas descubiertas por APEX son ahora candidatas a antibióticos preclínicos", indicó De la Fuente. "Nuestro trabajo con IA ha acelerado drásticamente el descubrimiento de antibióticos: ¡ahora se pueden hacer años de trabajo en horas!".

La desextinción molecular ayudada por el aprendizaje profundo se perfila como una herramienta revolucionaria en la lucha contra la resistencia a los antibióticos. Los hallazgos del equipo de César de la Fuente no solo ofrecen una nueva vía para el desarrollo de terapias antibióticas, sino que también demuestran el poder de la inteligencia artificial para transformar el panorama de la medicina y la biotecnología.

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