Entre la comunidad médica hay una creciente preocupación por la falta de descubrimiento de nuevos antibióticos, así como por el creciente aumento de las infecciones por bacterias resistentes a los antibióticos. Anualmente, 33.000 personas mueren en toda Europa como consecuencia de este tipo de infecciones, y unas 3000 en España.
Un equipo de investigadores del MIT ha logrado descubrir un potente antibiótico capaz de destruir algunas de las bacterias resistentes a los antibióticos gracias a técnicas de inteligencia artificial. Lo que han hecho estos investigadores es crear algoritmos para poder predecir propiedades moleculares de los compuestos químicos y con ello identificar nuevas clases de antibióticos. La investigación, publicada en la revista médica Cell, se centró en entrenar un algoritmo para identificar aquellas moléculas que logran matar bacterias. Para ello se sirvió de la información relativa a casi 2.500 compuestos naturales y medicamentos existentes.
Una vez que la inteligencia artificial aprendió a identificar estas moléculas pasó a analizar nuevos compuestos sobre los que se investiga para combatir enfermedades. El algoritmo estaba centrado, en identificar aquellos que resultaban efectivos pero que eran diferentes a los antibióticos ya existentes. Tras tres días de ejecución y haber analizado 107 millones de datos relativos a estos compuestos, el algoritmo genero un listado de 23 antibióticos potenciales.
El más prometedor de estos 23 antibióticos es uno que han bautizado como halicin, que fue capaz de eliminar una serie de cepas de bacterias que hasta ahora han mostrado resistencia, incluyendo Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, 2 de los 3 patógenos de alta prioridad en la búsqueda de nuevos fármacos, de acuerdo a la OMS. El halacin fue probado en ratones que presentaban infecciones con bacterias resistentes a los antibióticos, y en este modelo animal demostró ser efectivo.
Esta es la primera vez que se consigue diseñar un nuevo fármaco empleando técnicas de inteligencia artificial. Pero probablemente cada vez esta aproximación sea más habitual en el diseño de fármacos.
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