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Investigadores del MIT y de la Universidad McMaster han utilizado la inteligencia artificial (IA) para descubrir un nuevo antibiótico que mata eficazmente las bacterias resistentes a los medicamentos, en particular Acinetobacter baumannii, una especie que se encuentra comúnmente en los hospitales. Esta bacteria está asociada con infecciones graves, como neumonía y meningitis, y es una de las principales causas de infecciones entre los soldados heridos. El aumento de bacterias resistentes a los antibióticos requiere el desarrollo de nuevos antibióticos, y el uso de la IA en el descubrimiento de fármacos es muy prometedor.
Los investigadores emplearon un algoritmo de aprendizaje automático para evaluar casi 7000 compuestos químicos e identificar un fármaco potencial que inhibe el crecimiento de Acinetobacter baumannii. El algoritmo de IA fue entrenado para reconocer patrones en extensos conjuntos de datos y predecir las propiedades inhibidoras de los compuestos químicos. Este enfoque permite la identificación de nuevos antibióticos con estructuras químicas distintas en comparación con los medicamentos existentes.
En su estudio inicial, el equipo entrenó con éxito el algoritmo de IA para identificar compuestos que podrían inhibir el crecimiento de E. coli, produciendo una molécula llamada halicin. Halicin demostró la capacidad de matar múltiples especies bacterianas resistentes al tratamiento convencional. Sobre la base de este éxito, los investigadores se centraron en combatir A. baumannii, una amenaza importante debido a su resistencia a múltiples fármacos.
Para entrenar su modelo computacional, los investigadores expusieron A. baumannii a varios compuestos químicos y observaron sus efectos inhibitorios. El algoritmo de IA analizó las estructuras químicas de estos compuestos y aprendió a asociar características específicas con la inhibición del crecimiento. A continuación, el algoritmo analizó más de 6000 compuestos del Centro de Reutilización de Medicamentos del Instituto Broad, e identificó rápidamente unos pocos cientos de candidatos principales. A partir de ahí, el equipo seleccionó 240 compuestos para pruebas experimentales en el laboratorio, dando prioridad a aquellos con propiedades estructuralmente distintas de los antibióticos existentes.
Las pruebas arrojaron nueve antibióticos potenciales, incluido un compuesto particularmente potente. Investigado originalmente como un fármaco para la diabetes, este compuesto mata eficazmente a A. baumannii sin afectar a otras especies bacterianas. Este estrecho espectro de actividad minimiza el riesgo de resistencia bacteriana y reduce el daño a las bacterias intestinales beneficiosas que ayudan a prevenir infecciones oportunistas.
Los investigadores nombraron al potente antibiótico abaucina y demostraron su eficacia en el tratamiento de infecciones de heridas por A. baumannii en ratones. Las pruebas de laboratorio confirmaron su eficacia contra varias cepas de A. baumannii resistentes a los medicamentos aisladas de pacientes humanos. Investigaciones posteriores revelaron que la abaucina interfiere con el tráfico de lipoproteínas, un proceso celular involucrado en el transporte de proteínas. En particular, la abaucina se dirige selectivamente a A. baumannii a pesar de que este proceso está presente en todas las bacterias Gram-negativas. Los investigadores sugieren que las sutiles diferencias en la forma en que A. baumannii realiza el tráfico de lipoproteínas contribuyen a la selectividad del fármaco.
El equipo está colaborando con investigadores de McMaster para optimizar las propiedades medicinales de la abaucina para su uso potencial en pacientes. Además, planean aplicar su enfoque de modelado de IA para identificar antibióticos potenciales para otras infecciones resistentes a los medicamentos causadas por bacterias como Staphylococcus aureus y Pseudomonas aeruginosa.
La aplicación exitosa de IA en la identificación de un nuevo antibiótico destaca su potencial para acelerar y expandir la búsqueda de tratamientos efectivos contra las bacterias resistentes a los medicamentos. Esta investigación aborda la necesidad urgente de nuevos antibióticos y demuestra el poder de la IA para revolucionar el campo del descubrimiento de fármacos.
