La IA como aliada en la batalla contra la resistencia a los antibióticos

En un avance sorprendente, la inteligencia artificial generativa, conocida como GenAI, se perfila como un arma fundamental en la lucha contra una de las mayores amenazas a la salud global: la resistencia a los antibióticos. Un estudio pionero publicado recientemente en Cell Biomaterials presenta a AMP-Diffusion, una innovadora herramienta de IA capaz de crear moléculas antibacterianas inéditas, cuya efectividad ya ha sido demostrada en modelos animales.

Colaboración que rompe moldes

Este innovador trabajo es el resultado de la cooperación entre los laboratorios de Pranam Chatterjee y De la Fuente. Mientras que uno de los laboratorios se especializa en el diseño molecular, el otro se centra en la inteligencia artificial aplicada a la búsqueda de nuevos antibióticos. Aunque investigaciones previas habían mostrado que la IA podía analizar grandes volúmenes de datos para identificar candidatos prometedores, este estudio da un paso aún más audaz: crear desde cero moléculas que nunca han sido producidas por la naturaleza.

Un enfoque revolucionario

De la Fuente, profesor en Bioingeniería, enfatiza que "el conjunto de datos de la naturaleza es finito; con la IA podemos diseñar antibióticos que la evolución nunca intentó". Por su parte, Chatterjee añade que "estamos aprovechando algoritmos de IA que generan imágenes, pero los hemos adaptado para crear nuevas moléculas poderosas".

De ruido a soluciones antibacterianas

AMP-Diffusion emplea un modelo de difusión, similar a tecnologías que crean imágenes a partir de descripciones. En lugar de trabajar con píxeles, este modelo refina secuencias de aminoácidos hasta dar lugar a péptidos con potencial antimicrobiano. "Es como sintonizar la radio", explica De la Fuente. "Empiezas con sonido estático y, al final, emerge la melodía".

Filtrando las mejores promesas

La clave del éxito de AMP-Diffusion radica en su integración con ESM-2, un modelo de lenguaje especializado en proteínas, lo que permite que la herramienta ahorre tiempo al aprender las reglas biológicas esenciales. En total, se generaron 50,000 secuencias candidatas, de las cuales se sintetizaron 46 para ser probadas en células humanas y modelos animales.

Resultados prometedores

Dos de las moléculas resultantes demostraron eficacia comparable a antibióticos aprobados por la FDA, como la levofloxacina y la polimixina B, en el tratamiento de infecciones cutáneas en ratones, sin efectos adversos detectables.

El futuro de la lucha antibacteriana

"Es emocionante ver que nuestras moléculas generadas por IA realmente funcionaron", afirma Chatterjee. Con miras al futuro, los investigadores planean mejorar AMP-Diffusion para diseñar moléculas específicas para infecciones o con propiedades farmacológicas optimizadas. Su ambición es reducir drásticamente el tiempo de descubrimiento de nuevos tratamientos, con el objetivo de que el proceso que tradicionalmente tomaba años se comprima a solo días.

Una nueva esperanza en la lucha contra las infecciones resistentes

"En última instancia, nuestro fin es transformar el tiempo de descubrimiento de antibióticos de años a días", concluye De la Fuente. Este avance no solo representa un rayo de esperanza en la batalla contra las infecciones resistentes, sino también un testimonio del poder transformador de la inteligencia artificial en el campo de la medicina.