Científicos de la Universidad McMaster y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han utilizado inteligencia artificial para descubrir un nuevo antibiótico que podría usarse para combatir un patógeno mortal resistente a los medicamentos que ataca a los pacientes vulnerables del hospital.
El proceso que usaron también podría acelerar el descubrimiento de otros antibióticos para tratar muchas otras desafiantes bacterias.
Los investigadores estaban respondiendo a la necesidad urgente de nuevos medicamentos para tratar Acinetobacter baumannii, identificada por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como una de las bacterias resistentes a los antibióticos más peligrosas del mundo. Notoriamente difícil de erradicar, A. baumannii puede causar neumonía, meningitis e infectar heridas, todo lo cual puede conducir a la muerte.
A. baumanni generalmente se encuentra en entornos hospitalarios, donde puede sobrevivir en las superficies durante largos períodos. El patógeno puede recoger ADN de otras especies de bacterias en su entorno, incluidos los genes de resistencia a los antibióticos.
Así crearon antibiótico que mata a una de las bacterias más letales
En el estudio, publicado en la revista Nature Chemical Biology, los investigadores informan que utilizaron un algoritmo de Inteligencia Artificial para predecir nuevas clases estructurales de moléculas antibacterianas e identificaron un nuevo compuesto antibacteriano, al que llamaron abaucina.
Descubrir nuevos antibióticos contra A. baumannii a través de la detección convencional ha sido un desafío. Los métodos tradicionales consumen mucho tiempo, son costosos y tienen un alcance limitado.
Los enfoques algorítmicos modernos pueden acceder a cientos de millones, posiblemente miles de millones, de moléculas con propiedades antibacterianas.
“Este trabajo valida los beneficios del aprendizaje automático en la búsqueda de nuevos antibióticos”, dijo en un comunicado Jonathan Stokes, autor principal del artículo y profesor asistente en el Departamento de Biomedicina y Bioquímica de McMaster, quien realizó el trabajo con James J. Collins, profesor de ingeniería médica y ciencia en el MIT, y los estudiantes graduados de McMaster Gary Liu y Denise Catacutan.
“Los enfoques de IA para el descubrimiento de fármacos están aquí para quedarse y seguirán perfeccionándose”, agregó Collins, líder de la facultad de Ciencias de la Vida en la Clínica MIT Abdul Latif Jameel para el Aprendizaje Automático en Salud. “Sabemos que los modelos algorítmicos funcionan, ahora se trata de adoptar ampliamente estos métodos para descubrir nuevos antibióticos de manera más eficiente y menos costosa”.
Abaucin es especialmente prometedor, informan los investigadores, porque solo se dirige a A. baumannii, un hallazgo crucial que significa que es menos probable que el patógeno desarrolle rápidamente resistencia a los medicamentos, y que podría conducir a tratamientos más precisos y efectivos.
La mayoría de los antibióticos son de amplio espectro por naturaleza, lo que significa que matan todas las bacterias y alteran el microbioma intestinal, lo que abre la puerta a una gran cantidad de infecciones graves, incluida la C. difficile.
“Sabemos que los antibióticos de amplio espectro son subóptimos y que los patógenos tienen la capacidad de evolucionar y adaptarse a cada truco que les lanzamos”, dijo Stokes.
“Los métodos de IA nos brindan la oportunidad de aumentar enormemente la velocidad a la que descubrimos nuevos antibióticos, y podemos hacerlo a un costo reducido. Esta es una importante vía de exploración para nuevos antibióticos”, añadió.
