Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) acaban de lograr el éxito en un proyecto que utiliza inteligencia artificial (IA) para desarrollar un nuevo compuesto antibiótico extremadamente poderoso que puede matar fácilmente incluso algunas cepas de bacterias resistentes a los antibióticos peligrosos en la actualidad.
Para hacerlo, los científicos tuvieron que dedicar mucho esfuerzo a crear un modelo informático que sintetiza información sobre millones de compuestos químicos y utiliza algoritmos de aprendizaje automático para seleccionar las mejores especies que podrían convertirse en nuevas cepas de antibióticos eficaces, y luego seleccionar algunas. compuestos específicos para desarrollo y pruebas en profundidad. Los resultados mostraron que el nuevo antibiótico podría matar fácilmente a E. coli y muchas otras bacterias comunes cuando se probó en ratones.
La mayoría de los nuevos antibióticos desarrollados hoy en día son variaciones de medicamentos existentes que utilizan mecanismos similares. Sin embargo, este antibiótico desarrollado con IA posee un mecanismo completamente diferente, lo que significa que tiene la capacidad de tratar tipos de infecciones que los medicamentos actuales no pueden.
Los investigadores del MIT utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para identificar un antibiótico llamado halicina, que puede matar muchas cepas de bacterias. La halicina (fila superior) impidió el desarrollo de resistencia a los antibióticos en E. coli, mientras que la ciprofloxacina (fila inferior) no.
"Queríamos desarrollar una plataforma que allanara el camino para aprovechar el poder de la inteligencia artificial para el descubrimiento de antibióticos", afirmó James Collins, profesor de Ciencias e Ingeniería Médicas del MIT.
Este nuevo enfoque podría ayudar a identificar diferentes compuestos que hacen que las bacterias sean resistentes a los medicamentos más rápidamente, a un costo significativamente menor que otros métodos. Los investigadores entrenaron su modelo de IA con 2500 moléculas existentes y luego lo probaron en una biblioteca de datos de 6000 compuestos para identificar moléculas que podrían matar la bacteria E. coli. El modelo identificó una molécula específica como un objetivo potencial, y cuando los investigadores lo probaron en el laboratorio, los resultados mostraron que también podría matar bacterias comunes y peligrosas resistentes a los antibióticos, actualmente como Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii y Mycobacterium tuberculosis.
El problema de las bacterias resistentes a los antibióticos se está convirtiendo realmente en una amenaza para la salud humana. El nuevo método de investigación de antibióticos de los científicos del MIT abre perspectivas para resolver este problema. En un futuro próximo, el equipo de investigación planea utilizar este modelo para optimizar los antibióticos existentes y desarrollar nuevos antibióticos. En particular, la aplicación adicional de la tecnología de aprendizaje profundo en todas las etapas del desarrollo de antibióticos, desde el descubrimiento hasta la mejora de la eficacia y la toxicidad mediante la modificación de los ingredientes y la química medicinal de los medicamentos, desempeñará un papel extremadamente importante.
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