Descubren un potente antibiótico utilizando inteligencia artificial

Los antibióticos han sido la piedra angular de la medicina moderna desde el descubrimiento de la penicilina, pero su efectividad ha disminuido drásticamente en los últimos años a medida que el uso excesivo ha hecho que las bacterias se vuelvan resistentes. Recordemos que la resistencia a los antibióticos se produce cuando las bacterias mutan y evolucionan para evadir los mecanismos que usan los medicamentos antimicrobianos para matarlas.

En las últimas décadas se han desarrollado muy pocos antibióticos nuevos debido al costo y al tiempo asociados con la detección. De hecho, la mayoría de los antibióticos recientemente aprobados son simplemente variantes menores de los que ya existen. Pero algo está cambiando.

La inteligencia artificial ha demostrado ser un excelente aliado en la batalla contra la resistencia a los antibióticos. Ahora, un equipo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha descubierto gracias a un algoritmo de aprendizaje automático, un potente antibiótico que incluso puede matar superbacterias. Su nombre es halicina y lleva el nombre de la inteligencia artificial HAL 9000 de la película de ciencia ficción de 2001: Una odisea del espacio.

Los investigadores del MIT utilizaron un nuevo algoritmo informático para examinar un vasto archivo digital de más de 100 millones de compuestos químicos y detectar aquellos que fueron capaces de matar bacterias (concretamente E.coli) empleando distintos mecanismos de los medicamentos existentes (alrededor de 1.700 fármacos aprobados por la FDA y 800 productos naturales). Una vez entrenado, el modelo se probó en el Centro de Reutilización de Drogas del Broad Institute, que consta de alrededor de 6.000 compuestos. De entre todos estos compuestos destacó uno en particular, una molécula que parecía poseer algunas propiedades antibióticas destacables.

El modelo informático predijo que esta molécula tenía fuertes propiedades antibacterianas y una estructura química que difería de los antibióticos existentes. Otro algoritmo independiente indicó que también podría tener baja toxicidad para las células humanas. Bautizaron a este compuesto como “halicina”.

Mediante las pruebas en laboratorio de muestras de bacterias de pacientes, la halicina fue capaz de matar muchas bacterias que son resistentes a los tratamientos, incluyendo Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii y Mycobacterium tuberculosis, dos de los tres patógenos de alta prioridad que la Organización Mundial de la Salud clasifica como "críticos". Demostró ser efectiva contra E. coli, que no desarrolló resistencia a ella durante un período de tratamiento de 30 días en ratones.

"En términos de descubrimiento de antibióticos, esto es un hito absoluto", comentó Regina Barzilay, investigadora principal del proyecto y especialista en aprendizaje automático en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).

"Creo que este es uno de los antibióticos más potentes que se han descubierto hasta la fecha", agregó James Collins, un bioingeniero del equipo del MIT. "Tiene una actividad notable contra una amplia gama de patógenos resistentes a los antibióticos".

Los científicos tienen la intención de profundizar aún más en la base de datos con objeto de encontrar antibióticos que sean más selectivos con las bacterias que matan, con la esperanza de desarrollarlo para su uso en humanos. Por ejemplo, esto significaría que tomar el antibiótico aniquilaría solo a las que causan una infección, y no a todas las bacterias saludables que viven en el intestino.

Referencia: A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery. Jonathan M.Stokes KevinYang KyleSwanson WengongJin AndresCubillos-Ruiz Nina M.Donghia Craig R.MacNair ShawnFrench Lindsey A.Carfrae ZoharBloom Ackerman Victoria M.Tran AnushChiappino-Pepe Ahmed H.Badran Ian W.Andrews Emma J.Chory George M.Church Eric D.Brown Tommi S.Jaakkola …James J.Collins. CELL 2020. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.01.021