La humanidad se ha quedado atrás en la lucha contra las bacterias resistentes a los medicamentos, pero la IA podría ser nuestra arma secreta.
Los patógenos resistentes a los antibióticos son responsables de entre 1 y 5 millones de muertes al año.
En la última década se han desarrollado pocos antibióticos nuevos, y la mayoría son ligeros retoques de los ya existentes.
Descubrir nuevos fármacos es una tarea excepcionalmente laboriosa, pero un estudio reciente ha aprovechado la inteligencia artificial para examinar automáticamente miles de compuestos y descubrir vías de ensayo en laboratorio.
En estudiarpublicado en Nature Chemical Biology, investigadores del MIT y de la Universidad McMaster intentan descubrir nuevos fármacos que maten a los animales. Acinetobacter baumanniiuna bacteria que la La OMS identificó como una "amenaza crítica".
Los investigadores utilizaron dos modelos de aprendizaje automático (ML) para automatizar el proceso de descubrimiento de fármacos in silicoque significa "en un ordenador".
Funcionaba así:
Datos de entrenamiento obtenidos
- Los investigadores expusieron A. baumannii a unos 7.500 compuestos químicos diferentes y se controló qué compuestos inhibían el crecimiento del microbio.
- Las estructuras químicas de los inhibidores del crecimiento se introdujeron en un modelo de aprendizaje automático. Esto permitió al modelo aprender las características químicas asociadas a la inhibición del crecimiento.
Entrenamiento y prueba del modelo
- Una vez entrenado el modelo, los investigadores lo utilizaron para analizar un conjunto de 6.680 compuestos que el modelo no había encontrado antes. Estos compuestos procedían del Drug Repurposing Hub del Broad Institute. Se seleccionaron unos cientos de compuestos.
- Los investigadores eligieron 240 de la lista para realizar pruebas experimentales en el laboratorio.
- Se centraron en compuestos con estructuras diferenciadas de los antibióticos existentes, ya que así es más probable que eludan la resistencia a los antibióticos.
Pruebas experimentales de laboratorio
- Las pruebas de laboratorio redujeron la lista a 9 antibióticos.
- Entre ellos, un compuesto estudiado inicialmente como posible fármaco contra la diabetes resultó ser extremadamente eficaz para matar A. baumannii. El medicamento se llamaba "abaucina".
- Curiosamente, no afectó a otras especies de bacterias, entre ellas Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, y Enterobacteriaceae.
Dr. Stokes, que trabajó en el proyecto, a la BBC"Ahora es cuando empieza el trabajo".
El antibiótico se someterá a un largo proceso de pruebas para evaluar su seguridad en humanos, que podría no concluir hasta 2030.
Aun así, la IA acelera la laboriosa tarea de explorar nuevos fármacos, ayudando a los investigadores a descubrir compuestos antimicrobianos interesantes y novedosos. Muchos se han desarrollado para otros fines, así que ya están ahí fuera, solo hay que encontrarlos.
Según el Dr. Stokes, "la IA aumenta el ritmo, y en un mundo perfecto disminuye el coste, con el que podemos descubrir estas nuevas clases de antibióticos que necesitamos desesperadamente."
Aunque las pruebas de seguridad en humanos siguen siendo un proceso lento, las líneas de investigación basadas en IA acelerarán sin duda la comercialización de antibióticos y otros fármacos.
