Tecnología

La Inteligencia Artificial Revela un Nuevo Antibiótico Contra Superbacterias Resistentes

Investigadores de diversas instituciones han empleado algoritmos de inteligencia artificial para identificar un nuevo antibiótico capaz de combatir Acinetobacter baumannii, una bacteria responsable de numerosas infecciones resistentes a medicamentos.

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La Inteligencia Artificial Revela un Nuevo Antibiótico Contra Superbacterias Resistentes

Investigadores de diversas instituciones han empleado algoritmos de inteligencia artificial para identificar un nuevo antibiótico capaz de combatir Acinetobacter baumannii, una bacteria responsable de numerosas infecciones resistentes a medicamentos.

"Este hallazgo respalda la premisa de que la IA puede acelerar significativamente nuestra búsqueda de nuevos antibióticos"

- James Collins, profesor en el MIT.

19/10/2023

La inteligencia artificial ha demostrado una vez más su potencial en el campo médico. Investigadores del MIT y la Universidad McMaster han utilizado un algoritmo de inteligencia artificial para identificar un nuevo antibiótico capaz de eliminar Acinetobacter baumannii, una bacteria que ha causado numerosas infecciones resistentes a los medicamentos. Esta bacteria es común en hospitales y puede causar enfermedades graves como neumonía y meningitis. Además, ha sido una causa principal de infecciones en soldados heridos en zonas de conflicto como Irak y Afganistán.

Acinetobacter tiene la capacidad de sobrevivir en superficies hospitalarias durante largos períodos y puede adquirir genes de resistencia a antibióticos de su entorno. "Es realmente común encontrar aislados de A. baumannii que son resistentes a casi todos los antibióticos", comenta Jonathan Stokes, ex postdoctorado del MIT y ahora profesor asistente en McMaster. Esta resistencia ha hecho que el tratamiento de infecciones causadas por esta bacteria sea especialmente desafiante.

Para identificar el nuevo medicamento, los investigadores analizaron una biblioteca de casi 7,000 posibles compuestos farmacológicos utilizando un modelo de aprendizaje automático. Este modelo fue entrenado para evaluar si un compuesto químico inhibiría el crecimiento de A. baumannii. El resultado de este esfuerzo fue el descubrimiento de un antibiótico prometedor que podría ser desarrollado para su uso en pacientes.

James Collins, del MIT, destaca la importancia de este descubrimiento y cómo la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en la lucha contra las superbacterias. "Estoy emocionado de que este trabajo demuestre que podemos usar la IA para combatir patógenos problemáticos como A. baumannii", menciona.

Algo Curioso
La capacidad de analizar millones de compuestos en cuestión de horas representa una revolución en el campo de la investigación farmacológica.

El Rol de la Inteligencia Artificial en la Búsqueda de Nuevos Antibióticos

La resistencia de las bacterias a los antibióticos existentes ha sido una preocupación creciente en las últimas décadas. Mientras que muchas bacterias patógenas se han vuelto cada vez más resistentes, se han desarrollado muy pocos antibióticos nuevos. Ante este desafío, investigadores como Collins, Stokes y la profesora Regina Barzilay del MIT, decidieron utilizar el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, para identificar nuevos antibióticos con estructuras químicas diferentes a los medicamentos existentes.

En una demostración inicial, el equipo entrenó un algoritmo para identificar estructuras químicas que podrían inhibir el crecimiento de E. coli. A partir de un análisis de más de 100 millones de compuestos, el algoritmo identificó una molécula llamada halicin, que demostró ser efectiva contra varias especies bacterianas resistentes al tratamiento.

Impulsados por este éxito inicial, los investigadores dirigieron su atención hacia Acinetobacter baumannii, considerado uno de los principales enemigos en términos de infecciones bacterianas resistentes a múltiples medicamentos. Utilizando un enfoque similar, expusieron A. baumannii a unos 7,500 compuestos químicos diferentes para determinar cuáles podrían inhibir su crecimiento. Luego, alimentaron la estructura de cada molécula en su modelo de aprendizaje automático, permitiendo que el algoritmo aprendiera las características químicas asociadas con la inhibición del crecimiento.

El resultado fue la identificación de un nuevo antibiótico potente, que originalmente se investigó como un posible medicamento para la diabetes. Este compuesto demostró ser extremadamente efectivo contra A. baumannii, pero no tuvo efecto sobre otras especies bacterianas.

Abaucin y su Potencial Contra las Superbacterias

El antibiótico identificado, denominado abaucin, demostró ser prometedor en estudios con ratones, tratando eficazmente las infecciones de heridas causadas por A. baumannii. Además, en pruebas de laboratorio, mostró eficacia contra diversas cepas de A. baumannii resistentes a medicamentos aisladas de pacientes humanos.

El mecanismo de acción de abaucin es particularmente interesante. Las investigaciones revelaron que el medicamento mata las células bacterianas interfiriendo con un proceso conocido como tráfico de lipoproteínas, que las células utilizan para transportar proteínas desde el interior de la célula hacia el envoltorio celular. Específicamente, el medicamento parece inhibir LolE, una proteína involucrada en este proceso.

Aunque todas las bacterias Gram-negativas expresan esta enzima, abaucin mostró una selectividad sorprendente al atacar solo a A. baumannii. Los investigadores creen que pequeñas diferencias en cómo A. baumannii realiza este proceso podrían ser la razón de la selectividad del medicamento.

El equipo de investigación está trabajando en la optimización de las propiedades medicinales del compuesto, con la esperanza de desarrollarlo para su uso en pacientes en un futuro cercano. Además, planean utilizar su enfoque de modelado para identificar potenciales antibióticos para otros tipos de infecciones resistentes a medicamentos.

"Este hallazgo respalda la premisa de que la IA puede acelerar significativamente nuestra búsqueda de nuevos antibióticos"

- James Collins, profesor en el MIT.

Oct 19, 2023
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La inteligencia artificial ha demostrado una vez más su potencial en el campo médico. Investigadores del MIT y la Universidad McMaster han utilizado un algoritmo de inteligencia artificial para identificar un nuevo antibiótico capaz de eliminar Acinetobacter baumannii, una bacteria que ha causado numerosas infecciones resistentes a los medicamentos. Esta bacteria es común en hospitales y puede causar enfermedades graves como neumonía y meningitis. Además, ha sido una causa principal de infecciones en soldados heridos en zonas de conflicto como Irak y Afganistán.

Acinetobacter tiene la capacidad de sobrevivir en superficies hospitalarias durante largos períodos y puede adquirir genes de resistencia a antibióticos de su entorno. "Es realmente común encontrar aislados de A. baumannii que son resistentes a casi todos los antibióticos", comenta Jonathan Stokes, ex postdoctorado del MIT y ahora profesor asistente en McMaster. Esta resistencia ha hecho que el tratamiento de infecciones causadas por esta bacteria sea especialmente desafiante.

Para identificar el nuevo medicamento, los investigadores analizaron una biblioteca de casi 7,000 posibles compuestos farmacológicos utilizando un modelo de aprendizaje automático. Este modelo fue entrenado para evaluar si un compuesto químico inhibiría el crecimiento de A. baumannii. El resultado de este esfuerzo fue el descubrimiento de un antibiótico prometedor que podría ser desarrollado para su uso en pacientes.

James Collins, del MIT, destaca la importancia de este descubrimiento y cómo la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en la lucha contra las superbacterias. "Estoy emocionado de que este trabajo demuestre que podemos usar la IA para combatir patógenos problemáticos como A. baumannii", menciona.

La inteligencia artificial ha demostrado una vez más su potencial en el campo médico. Investigadores del MIT y la Universidad McMaster han utilizado un algoritmo de inteligencia artificial para identificar un nuevo antibiótico capaz de eliminar Acinetobacter baumannii, una bacteria que ha causado numerosas infecciones resistentes a los medicamentos. Esta bacteria es común en hospitales y puede causar enfermedades graves como neumonía y meningitis. Además, ha sido una causa principal de infecciones en soldados heridos en zonas de conflicto como Irak y Afganistán.

Acinetobacter tiene la capacidad de sobrevivir en superficies hospitalarias durante largos períodos y puede adquirir genes de resistencia a antibióticos de su entorno. "Es realmente común encontrar aislados de A. baumannii que son resistentes a casi todos los antibióticos", comenta Jonathan Stokes, ex postdoctorado del MIT y ahora profesor asistente en McMaster. Esta resistencia ha hecho que el tratamiento de infecciones causadas por esta bacteria sea especialmente desafiante.

Para identificar el nuevo medicamento, los investigadores analizaron una biblioteca de casi 7,000 posibles compuestos farmacológicos utilizando un modelo de aprendizaje automático. Este modelo fue entrenado para evaluar si un compuesto químico inhibiría el crecimiento de A. baumannii. El resultado de este esfuerzo fue el descubrimiento de un antibiótico prometedor que podría ser desarrollado para su uso en pacientes.

James Collins, del MIT, destaca la importancia de este descubrimiento y cómo la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en la lucha contra las superbacterias. "Estoy emocionado de que este trabajo demuestre que podemos usar la IA para combatir patógenos problemáticos como A. baumannii", menciona.

Algo Curioso
La capacidad de analizar millones de compuestos en cuestión de horas representa una revolución en el campo de la investigación farmacológica.

El Rol de la Inteligencia Artificial en la Búsqueda de Nuevos Antibióticos

La resistencia de las bacterias a los antibióticos existentes ha sido una preocupación creciente en las últimas décadas. Mientras que muchas bacterias patógenas se han vuelto cada vez más resistentes, se han desarrollado muy pocos antibióticos nuevos. Ante este desafío, investigadores como Collins, Stokes y la profesora Regina Barzilay del MIT, decidieron utilizar el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, para identificar nuevos antibióticos con estructuras químicas diferentes a los medicamentos existentes.

En una demostración inicial, el equipo entrenó un algoritmo para identificar estructuras químicas que podrían inhibir el crecimiento de E. coli. A partir de un análisis de más de 100 millones de compuestos, el algoritmo identificó una molécula llamada halicin, que demostró ser efectiva contra varias especies bacterianas resistentes al tratamiento.

Impulsados por este éxito inicial, los investigadores dirigieron su atención hacia Acinetobacter baumannii, considerado uno de los principales enemigos en términos de infecciones bacterianas resistentes a múltiples medicamentos. Utilizando un enfoque similar, expusieron A. baumannii a unos 7,500 compuestos químicos diferentes para determinar cuáles podrían inhibir su crecimiento. Luego, alimentaron la estructura de cada molécula en su modelo de aprendizaje automático, permitiendo que el algoritmo aprendiera las características químicas asociadas con la inhibición del crecimiento.

El resultado fue la identificación de un nuevo antibiótico potente, que originalmente se investigó como un posible medicamento para la diabetes. Este compuesto demostró ser extremadamente efectivo contra A. baumannii, pero no tuvo efecto sobre otras especies bacterianas.

Abaucin y su Potencial Contra las Superbacterias

El antibiótico identificado, denominado abaucin, demostró ser prometedor en estudios con ratones, tratando eficazmente las infecciones de heridas causadas por A. baumannii. Además, en pruebas de laboratorio, mostró eficacia contra diversas cepas de A. baumannii resistentes a medicamentos aisladas de pacientes humanos.

El mecanismo de acción de abaucin es particularmente interesante. Las investigaciones revelaron que el medicamento mata las células bacterianas interfiriendo con un proceso conocido como tráfico de lipoproteínas, que las células utilizan para transportar proteínas desde el interior de la célula hacia el envoltorio celular. Específicamente, el medicamento parece inhibir LolE, una proteína involucrada en este proceso.

Aunque todas las bacterias Gram-negativas expresan esta enzima, abaucin mostró una selectividad sorprendente al atacar solo a A. baumannii. Los investigadores creen que pequeñas diferencias en cómo A. baumannii realiza este proceso podrían ser la razón de la selectividad del medicamento.

El equipo de investigación está trabajando en la optimización de las propiedades medicinales del compuesto, con la esperanza de desarrollarlo para su uso en pacientes en un futuro cercano. Además, planean utilizar su enfoque de modelado para identificar potenciales antibióticos para otros tipos de infecciones resistentes a medicamentos.

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