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Mediante el uso de inteligencia artificial, se han identificado nuevos candidatos a antibióticos para combatir una bacteria resistente. Investigadores han descubierto dos antibióticos altamente prometedores que pueden eliminar eficazmente una bacteria que provoca infecciones mortales.
Investigadores han descubierto dos antibióticos con un gran potencial para eliminar una bacteria que es responsable de infecciones que pueden ser mortales.
Un grupo de científicos del MIT ha utilizado la inteligencia artificial para descubrir una nueva categoría de posibles antibióticos capaces de eliminar bacterias resistentes.
Un grupo de científicos ha descubierto dos compuestos altamente prometedores que pueden eliminar la bacteria Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM), la cual es responsable de infecciones mortales. Este hallazgo ha sido publicado en la revista Nature.
Se llevaron a cabo pruebas en cultivos en placas de laboratorio y en ratones para probar estos compuestos. Los resultados mostraron que tienen una toxicidad muy baja, lo que los hace prometedores como posibles medicamentos.
Específicamente, un grupo de investigadores liderados por James Collins utilizó aprendizaje profundo, una técnica de inteligencia artificial, para descubrir qué información estaba utilizando un modelo para predecir posibles antibióticos.
Según un comunicado del MIT, esta información podría ser útil para los científicos a la hora de crear nuevos medicamentos que podrían tener un rendimiento superior a los identificados por el modelo anteriormente.
Collins explica que la idea era observar cómo los modelos aprendían a predecir qué moléculas serían efectivas como antibióticos. Según él, este trabajo ofrece un enfoque basado en la estructura química que ahorra tiempo, recursos y conocimientos técnicos.
Los científicos enseñaron a su modelo de aprendizaje profundo utilizando conjuntos de datos mucho más grandes, que incluían información sobre miles de compuestos junto con detalles sobre sus estructuras químicas.
Con el fin de descubrir el proceso utilizado por el modelo para realizar sus predicciones, se empleó un algoritmo llamado árbol de búsqueda Monte Carlo. Este algoritmo ha sido utilizado previamente para mejorar la explicabilidad de otros sistemas de aprendizaje profundo, como AlphaGo.
El modelo de este algoritmo tiene la capacidad de generar una estimación de la actividad antimicrobiana de cada molécula, además de predecir qué subestructuras del compuesto pueden explicar esa actividad.
También, se llevó a cabo el entrenamiento de tres modelos de aprendizaje profundo por parte de los investigadores, con el objetivo de predecir si los compuestos eran perjudiciales para distintos tipos de células humanas.
Al unir estos datos con las predicciones sobre la capacidad de matar microorganismos, se encontraron compuestos que podrían eliminar bacterias y al mismo tiempo tener efectos secundarios mínimos en el cuerpo humano.
Usando esta recopilación de modelos, los científicos pudieron examinar aproximadamente doce millones de sustancias, todas ellas disponibles para su compra. A partir de esta variedad, los modelos de inteligencia artificial identificaron moléculas de cinco categorías distintas que se pronosticó que serían efectivas contra el SARM.
Al final, los investigadores examinaron alrededor de 280 sustancias y las probaron contra el SARM en un entorno de laboratorio. Gracias a esto, lograron identificar dos compuestos de la misma categoría que parecen tener un gran potencial como candidatos a antibióticos.
Cada año, más de 80 mil personas en Estados Unidos son infectadas por el SARM. Esta enfermedad generalmente causa infecciones en la piel o neumonía. En casos graves, puede llevar a sepsis, una infección potencialmente mortal en el torrente sanguíneo.
Se llevaron a cabo pruebas en dos modelos de ratón, uno con infección en la piel y otro con infección en todo el sistema. En ambos casos, cada uno de los compuestos probados logró disminuir la cantidad de MRSA presente en los ratones.
Este estudio es parte de un proyecto llamado Antibióticos-AI del MIT, liderado por Collins. El objetivo de este proyecto es encontrar nuevos tipos de medicamentos de este tipo para combatir siete tipos de bacterias mortales en un plazo de siete años.
Según los datos proporcionados por la agencia
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