Hace aproximadamente un siglo, el descubrimiento de antibióticos como la penicilina revolucionó la medicina al aprovechar la capacidad natural de los microbios para matar bacterias. Hoy, un nuevo estudio dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania sugiere que el descubrimiento de antibióticos de productos naturales está a punto de marcar el comienzo de una nueva era impulsada por la inteligencia artificial (IA).
El estudio, publicado en Ventadetalla cómo los investigadores utilizaron una forma de IA llamada aprendizaje automático para buscar antibióticos en un vasto conjunto de datos que contiene los genomas registrados de decenas de miles de bacterias y otros organismos antiguos. Este esfuerzo sin precedentes produjo casi un millón de compuestos antibióticos potenciales, y docenas de ellos mostraron actividad prometedora en pruebas preliminares contra bacterias que causan enfermedades.
“La IA en el descubrimiento de antibióticos es ahora una realidad y ha acelerado significativamente nuestra capacidad para descubrir nuevos candidatos a fármacos. Lo que solía llevar años ahora se puede hacer en horas usando una computadora”, dijo el coautor principal del estudio, César de la Fuente, Ph.D., asistente presidencial. Catedrático de Psicología, Microbiología, Química, Ingeniería Química y Biomolecular y Bioingeniería.
La naturaleza siempre ha sido un buen lugar para buscar nuevos fármacos, especialmente antibióticos. Las bacterias, omnipresentes en nuestro planeta, han desarrollado numerosas defensas antibacterianas, a menudo en forma de proteínas cortas (“péptidos”) que pueden alterar las membranas celulares bacterianas y otras estructuras importantes. Si bien el descubrimiento de la penicilina y otros antibióticos derivados de productos naturales revolucionó la medicina, la creciente amenaza de la resistencia a los antibióticos ha puesto de relieve la necesidad urgente de nuevos compuestos antimicrobianos.
En los últimos años, de la Fuente y sus colegas han sido pioneros en la búsqueda de antimicrobianos impulsada por IA. Han identificado candidatos tempranos en los genomas de humanos contemporáneos, neandertales y denisovanos extintos, mamuts lanudos y cientos de otros organismos. Uno de los principales objetivos del laboratorio es obtener información biológica mundial sobre moléculas útiles, incluidos los antibióticos.
Para este nuevo estudio, el equipo de investigación utilizó una plataforma de aprendizaje automático para examinar varias bases de datos públicas que contienen datos genómicos microbianos. El análisis cubrió 87.920 genomas de microbios específicos, así como 63.410 mezclas de genomas microbianos (“metagenomas”) de muestras ambientales. Esta exploración integral abarcó diversos hábitats alrededor del planeta.
Esta extensa investigación logró identificar 863.498 péptidos antimicrobianos candidatos, más del 90% de los cuales nunca antes habían sido descritos. Para validar estos hallazgos, los investigadores sintetizaron 100 de estos péptidos y los probaron contra 11 cepas bacterianas que causan enfermedades, incluidas cepas resistentes a los antibióticos. E. coli Y Estafilococo aureus.
“Nuestra evaluación inicial reveló que 63 de estos 100 candidatos inhibieron completamente el crecimiento de al menos uno de los patógenos probados y, a menudo, de varias cepas”, dijo de la Fuente. “En algunos casos, estas moléculas fueron eficaces contra cantidades muy pequeñas de bacterias”.
También se observaron resultados prometedores en los primeros modelos animales, donde algunos compuestos potentes inhibieron con éxito la infección. Análisis adicionales sugirieron que muchas de estas moléculas candidatas inflan efectivamente las bacterias como globos al romper sus membranas protectoras externas.
Los compuestos identificados son producidos por microbios que viven en una variedad de hábitats, incluida la saliva humana, las tripas de los cerdos, el suelo y las plantas, los corales y muchos otros organismos terrestres y marinos. Valida el amplio enfoque de los investigadores para explorar los datos biológicos del mundo.
En general, los resultados demuestran el poder de la IA para descubrir nuevos antibióticos, proporcionando numerosas pistas nuevas para los desarrolladores de antibióticos y señalando el comienzo de una nueva era prometedora en el descubrimiento de antibióticos.
El equipo ha publicado su propio repositorio de supuestas secuencias antimicrobianas, al que llaman AMPSphere, que es de acceso abierto y está disponible gratuitamente.
