Los científicos que usan inteligencia artificial han descubierto un nuevo antibiótico que puede matar a una superbacteria mortal.
Según un nuevo estudio publicado el jueves en la revista científica Nature Chemical Biology, un grupo de científicos de la Universidad McMaster y el Instituto de Tecnología de Massachusetts han descubierto un nuevo antibiótico que puede usarse para matar una superbacteria hospitalaria mortal.
La superbacteria en cuestión es Acinetobacter baumanniique la Organización Mundial de la Salud ha clasificado como una amenaza «crítica» entre sus «patógenos prioritarios», un grupo de familias de bacterias que representan la «mayor amenaza» para la salud humana.
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Según la OMS, las bacterias tienen habilidades incorporadas para encontrar nuevas formas de resistir el tratamiento y pueden transmitir material genético que permite que otras bacterias también se vuelvan resistentes a los medicamentos.
Un baumannii representa una amenaza para los hospitales, hogares de ancianos y pacientes que requieren ventiladores y catéteres de sangre, así como para aquellos que tienen heridas abiertas por cirugías.
La bacteria puede vivir durante períodos prolongados en servicios ambientales y equipos compartidos y, a menudo, se puede propagar a través de manos contaminadas. Además de las infecciones de la sangre, Un baumannii puede causar infecciones en vías urinarias y pulmones.
Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, la bacteria también puede “colonizar” o vivir en un paciente sin causar infecciones ni síntomas.
El estudio del jueves reveló que los investigadores utilizaron un algoritmo de IA para examinar miles de moléculas antibacterianas en un intento de predecir nuevas clases estructurales. Como resultado de la detección de IA, los investigadores pudieron identificar un nuevo compuesto antibacteriano al que llamaron abaucina.
“Teníamos una gran cantidad de datos que solo nos decían qué productos químicos podían matar un montón de bacterias y cuáles no. Mi trabajo era entrenar este modelo, y todo lo que iba a hacer este modelo era decirnos esencialmente si las nuevas moléculas tendrían propiedades antibacterianas o no”, dijo Gary Liu, un estudiante graduado de la Universidad MacMaster que trabajó en la investigación.
“Entonces, básicamente, a través de eso, podemos simplemente aumentar la eficiencia de la tubería de descubrimiento de fármacos y… perfeccionar todas las moléculas que realmente nos interesan”, agregó.
Después de que los científicos entrenaron el modelo de IA, lo usaron para analizar 6680 compuestos que no había encontrado antes. El análisis tomó una hora y media y terminó produciendo varios cientos de compuestos, 240 de los cuales luego fueron probados en un laboratorio. Las pruebas de laboratorio finalmente revelaron nueve antibióticos potenciales, incluida la abaucina.
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Luego, los científicos probaron la nueva molécula contra Un baumannii en un modelo de infección de heridas en ratones y descubrió que la molécula suprimía la infección.
“Este trabajo valida los beneficios del aprendizaje automático en la búsqueda de nuevos antibióticos”, dijo Jonathan Stokes, profesor asistente en el departamento de biomedicina y bioquímica de la Universidad McMaster que ayudó a dirigir el estudio.
“Usando IA, podemos explorar rápidamente vastas regiones del espacio químico, aumentando significativamente las posibilidades de descubrir moléculas antibacterianas fundamentalmente nuevas”, dijo.
“Sabemos que los antibióticos de amplio espectro son subóptimos y que los patógenos tienen la capacidad de evolucionar y adaptarse a cada truco que les lanzamos… Los métodos de IA nos brindan la oportunidad de aumentar enormemente la velocidad a la que descubrimos nuevos antibióticos, y podemos hacerlo. a un costo reducido. Esta es una vía importante de exploración de nuevos antibióticos”, agregó.
