La herramienta tecnológica lo identificó en dos horas entre una biblioteca de 7.000 compuestos candidatos
No son todas malas noticias en torno a la Inteligencia Artificial (IA) , la herramienta que según sus creadores podría ser más peligrosa que una bomba nuclear si no se controla. Recientemente, un equipo de investigadores de la Escuela Politécnica de Lausana utilizó esta herramienta para desarrollar un puente digital entre el cerebro y la médula espinal para que un parapléjico volviera a caminar.
Ahora, utilizando un algoritmo de IA, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), en Estados Unidos y de la Universidad McMaster, en Canadá, han identificado un nuevo antibiótico capaz de eliminar una bacteria responsable de muchas infecciones resistentes a los medicamentos, según publican en la revista 'Nature Chemical Biology'.
Si se desarrolla para su uso en pacientes, el fármaco podría ayudar a combatir la 'Acinetobacter baumannii'. Esta bacteria puede desencadenar enfermedades graves como la neumonía, meningitis, también es una de las principales causas de infección en soldados heridos en Irak y Afganistán.
«La 'Acinetobacter' es capaz de sobrevivir en los pomos de las puertas y en el equipamiento de los hospitales durante largos periodos de tiempo, y puede absorber genes de resistencia a los antibióticos de su entorno. Ahora es muy frecuente encontrar cepas de 'A. baumannii' resistentes a casi todos los antibióticos», explica Jonathan Stokes, uno de los científicos involucrados en la investigación.
Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje automático, como si fuera un sofisticado asistente personal para encontrar el nuevo fármaco en una biblioteca de casi 7.000 posibles compuestos.
El hallazgo refuerza la premisa de que la Inteligencia Artificial puede acelerar y ampliar significativamente nuestra búsqueda de nuevos antibióticos, afirma James Collins, catedrático de Ingeniería Biológica del MIT. «Me entusiasma que este trabajo demuestre que podemos utilizar la IA para ayudar a combatir patógenos problemáticos como 'A. baumannii'», asegura.
En las últimas décadas, muchas bacterias patógenas se han hecho cada vez más resistentes a los antibióticos existentes, mientras que se han desarrollado muy pocos antibióticos nuevos.
Hace varios años, Collins, Stokes y la profesora del MIT Regina Barzilay, autora también del nuevo estudio, se propusieron combatir este problema creciente mediante el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que puede aprender a reconocer patrones en grandes cantidades de datos.
Pensado contra la diabetes
En su demostración inicial, los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para identificar estructuras químicas que pudieran inhibir el crecimiento de 'E. coli'. En un análisis de más de 100 millones de compuestos, el algoritmo dio como resultado una molécula a la que los investigadores llamaron halicina, en honor al sistema de inteligencia artificial de «2001: Una odisea del espacio». Demostraron que esta molécula podía matar no sólo a 'E. coli', sino también a otras especies bacterianas resistentes al tratamiento.
Después centraron su atención en el enemigo público número 1 de las infecciones bacterianas multirresistentes: el acinetobacter.
Una vez entrenado el modelo, los investigadores lo utilizaron para analizar un conjunto de 6.680 compuestos que no había visto antes, procedentes del Drug Repurposing Hub del Broad Institute. Este análisis, que duró menos de dos horas, arrojó unos cientos de resultados. De ellos, los investigadores eligieron 240 para probarlos experimentalmente en el laboratorio, centrándose en compuestos con estructuras diferentes a las de los antibióticos existentes o moléculas de los datos de entrenamiento.
De espectro estrecho
Esas pruebas dieron como resultado nueve antibióticos, entre ellos uno muy potente. Este compuesto, que en un principio se estudió como posible fármaco contra la diabetes, resultó ser muy eficaz contra la 'A. baumannii', pero no contra otras especies de bacterias peligrosas, como 'Pseudomonas aeruginosa', 'Staphylococcus aureus' y 'Enterobacteriaceae' resistentes a los carbapenemes.
Esta capacidad letal de «espectro estrecho» es una característica deseable para los antibióticos porque minimiza el riesgo de que las bacterias propaguen rápidamente la resistencia contra el fármaco. Otra ventaja es que el fármaco preservaría las bacterias beneficiosas que viven en el intestino humano.
En estudios con ratones, los investigadores demostraron que el fármaco, al que denominaron abaucina, podía tratar las infecciones de heridas causadas por 'A. baumannii'. También demostraron, en pruebas de laboratorio, que funciona contra diversas cepas de 'A. baumannii' resistentes a los fármacos aisladas de pacientes humanos.
