A través de la IA resucitan moléculas de criaturas del pasado, como el mamut, para crear antibióticos

PENSILVANIA- Hasta ahora se sabe que la resistencia a los antibióticos implica un problema de salud pública y poder ‘resucitar’ moléculas haciendo uso de tecnologías vanguardistas es un camino más prometedor solucionar esta situación.

Los resultados de esta nueva investigación titulada “Deep-learning-enabled antibiotic discovery through molecular de-extinction” fueron publicado sen la revista Nature Biomedical Engineering.

TE PUEDE INTERESAR: Si abusas de ellos, los antibióticos dejarán de ser efectivos

Por su parte, en el artículo “Largest-ever antibiotic discovery effort uses AI to uncover potential cures in microbial dark matter” publicado en Penn Medicine News, señala que si bien hace alrededor deun siglo, el “descubrimiento de antibióticos como la penicilina revolucionó la medicina al aprovechar la capacidad natural de los microbios para matar bacterias”. Esta nueva investigación codirigida por investigadores de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania precisa que el descubrimiento de antibióticos en “productos naturales” está a cerca de moverse hacia una nueva era, gracias a la inteligencia artificial.

”La resistencia a los antimicrobianos es una de las mayores amenazas de nuestro tiempo y se necesitan urgentemente nuevos antibióticos. Hoy informamos del descubrimiento impulsado por la inteligencia artificial (IA) de decenas de miles de -potenciales- antibióticos en organismos extintos”, explicó el español César de la Fuente, de la Universidad de Pensilvania en su cuenta de X.

PROCESO DE LA DESEXTINCIÓN MOLECULAR

“La desextinción molecular tiene como objetivo resucitar moléculas para resolver la resistencia a los antibióticos y otros problemas biológicos y biomédicos actuales”, detalla Nature Biomedical Engineering.

Los investigadores, indica Penn Medicine News, hicieron uso de una forma de IA que se conoce como aprendizaje automático con el objetivo de buscar antibióticos en un gran conjunto de datos “que contiene los genomas registrados de decenas de miles de bacterias y otros organismos primitivos”. Derivado de “esfuerzo sin precedentes produjo casi un millón de compuestos antibióticos potenciales, y docenas mostraron actividad prometedora en pruebas iniciales contra bacterias que causan enfermedades”.

“La IA en el descubrimiento de antibióticos es ahora una realidad y ha acelerado significativamente nuestra capacidad para descubrir nuevos fármacos candidatos. Lo que antes tomaba años ahora se puede lograr en horas usando computadoras”, comentó de la Fuente, el coautor principal del estudio.

”Creemos que resucitar moléculas del pasado puede ayudar a resolver problemas actuales, como la resistencia a los antibióticos. De hecho, la biología de la resurrección es un campo emergente que pretende devolver a la vida cadenas de moléculas y organismos más complejos con el objetivo último de beneficiar a la humanidad”, añadió de la Fuente.

En este sentido, Penn Medicine News señala que “la naturaleza siempre ha sido un buen lugar para buscar nuevos medicamentos, especialmente antibióticos”. Las bacterias, que está propagadas en nuestro planeta, “han desarrollado numerosas defensas antibacterianas”, habitualmente en forma “de proteínas cortas (“péptidos”) que pueden alterar las membranas celulares bacterianas y otras estructuras críticas”. No obstante el hallazgo de la penicilina, así como de otros antibióticos de origen natural transformó la medicina, debido a la creciente amenaza de la “resistencia a los antibióticos” puso sobre la mesa la “necesidad urgente de nuevos compuestos antimicrobianos”.

En respuesta a la situación durante los últimos años, de la Fuente y sus colegas fueron pioneros en cuanto a la búsqueda de antimicrobianos haciendo uso de la IA.

Fue así que lograron identificar “candidatos preclínicos en los genomas de humanos contemporáneos, neandertales y denisovanos extintos, mamuts lanudos y cientos de otros organismos”, detalla Penn Medicine News, y prosigue explicando que uno de los propósitos principales del laboratorio fue la extracción de la “información biológica del mundo en busca de moléculas útiles, incluidos los antibióticos”.

TE PUEDE INTERESAR: Cuatro Ciénegas: científicos investigan microorganismos para crear súper antibióticos y combatir enfermedades que hoy son incurables

Para llevar acabo este nuevo estudio, el equipo de investigación decidió usar una plataforma de aprendizaje automático con la que analizaron diversas bases de datos públicas que contienen datos genómicos microbianos; siendo así que, su análisis tomó como base “87,920 genomas de microbios específicos, así también 63,410 mezclas de genomas microbianos (“metagenomas”) de muestras ambientales. Esta exploración integral abarcó diversos hábitats alrededor del planet”, explica Penn Medicine News.

Como resultado de éste extenso estudio consiguieron poder identificar “863,498 péptidos antimicrobianos candidatos”, esto es, “más del 90 por ciento de los cuales nunca antes se habían descrito”.

Con el propósito de acelerar el descubrimiento, lo investigadores desarrollaron un nuevo modelo de IA que se conoce como APEX, gracias este se descubrió ‘con éxito’ numerosos compuestos antibióticos en criaturas del pasado, entre ellas como el mamut lanudo.

Con el fin de dar validez a sus hallazgos, los investigadores “sintetizaron 100 de estos péptidos y los probaron contra 11 cepas bacterianas que causan enfermedades, incluidas cepas de E. coli y Staphylococcus aureus resistentes a los antibióticos”, precisa Penn Medicine News.

”Nuestra evaluación inicial reveló que 63 de estos 100 candidatos erradicaron por completo el crecimiento de al menos uno de los patógenos probados y, a menudo, de varias cepas”, indicó de la Fuente y prosigue diciendo, ”en algunos casos, estas moléculas fueron eficaces contra las bacterias en dosis muy bajas”.

APEX, INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA MEDICINA

Este modelo de inteligencia artificial es la culminación de varios años de trabajo, teniendo como base décadas de investigación previa referentes a los métodos de secuenciación de material genético antiguo.

Anteriormente, en el laboratorio de de la Fuente ya se habían explorado los proteomas de nuestros parientes más cercanos, los neandertales y los denisovanos. “Identificamos moléculas antibióticas en humanos modernos y antiguos, incluidos los neandertales. Esto nos llevó a plantear la hipótesis de que moléculas similares podrían conservarse a lo largo de la evolución”, comentó de la Fuente.

Con el fin de explorar esta hipótesis, los investigadores pasaron de la extracción de varios proteomas a cientos a la vez, y para poderlo llevar acabo tuvieron que desarrollar un método más potente.

Fie así como nació APEX, “nuestro nuevo modelo de inteligencia artificial diseñado para analizar todos los organismos extintos conocidos por la ciencia: el ‘extinctoma’”, detalla en su cuenta de X César de la Fuente.

Siendo así que los investigadores entrenaron conjuntos de modelos de aprendizaje profundo con la intensión de poder hacer una predicción de la actividad antimicrobiana y lo utilizaron para extraer 10,311,899 péptidos.

Los modelos vaticinaron 37,176 secuencias con actividad antimicrobiana de gran espectro, 11,035 de las cuales no se encontraban en organismos existentes.

Así mismo, los investigadores observaron resultados halagüeños en modelos animales preclínicos, en donde algunos de los potentes compuestos lograron detener con éxito las infecciones.

Penn Medicine News sugiere que “análisis más detallados sugirieron que muchas de estas moléculas candidatas destruyen las bacterias al alterar sus membranas protectoras externas, haciéndolas estallar efectivamente como globos”.

“Los hallazgos demuestran el poder de la IA para descubrir nuevos antibióticos, proporcionando múltiples pistas nuevas para los desarrolladores de antibióticos y señalando el comienzo de una nueva era prometedora en el descubrimiento de antibióticos”, concluye Penn Medicine News..

Con Información de la Agencia EFE y Universidad de Pensilvania.