Un equipo de investigadores de la Universidad de Pensilvania, encabezado por el científico español César de la Fuente, ha creado un sistema de inteligencia artificial (IA) generativa capaz de diseñar y acelerar el desarrollo de nuevos antibióticos. Esta innovación promete combatir las infecciones resistentes a los fármacos y agilizar la creación de tratamientos más potentes y eficaces contra patógenos difíciles de tratar.
Herramienta ApexGO
La herramienta, denominada ApexGO, busca compuestos existentes y los optimiza para generar antibióticos más efectivos. Además, transforma plantillas moleculares en candidatos terapéuticos reales con una velocidad y precisión sin precedentes, según la institución académica. Los resultados del estudio se publicaron en la revista Nature Machine Intelligence.
Validación en laboratorio
Mediante pruebas de laboratorio, los investigadores confirmaron que la IA puede reducir años de investigación a solo horas. Este avance podría ser una solución innovadora para adelantarse a las infecciones hospitalarias más peligrosas. La resistencia a los antibióticos es una de las mayores amenazas de la medicina moderna, y los científicos enfrentan una presión creciente para encontrar nuevos tratamientos más rápidamente que con métodos tradicionales.
Enfoque en péptidos
El sistema se centra en péptidos, pequeñas moléculas similares a proteínas que pueden actuar como antibióticos. A diferencia de otros métodos, ApexGO parte de plantillas de péptidos y sugiere modificaciones para aumentar su eficacia contra bacterias dañinas. El modelo aprende patrones de secuencias peptídicas y propone nuevas versiones con mayor probabilidad de éxito.
Resultados prometedores
Los investigadores partieron de 10 péptidos base y generaron versiones mejoradas con ApexGO. Fabricaron 100 péptidos en el laboratorio y evaluaron su capacidad antibacteriana, estructura y toxicidad. Los resultados fueron especialmente positivos contra bacterias gramnegativas, un tipo difícil de tratar que incluye infecciones hospitalarias peligrosas.
César de la Fuente destacó: "ApexGO demuestra que se puede usar la IA no solo para predecir moléculas, sino para mejorarlas". El modelo optimiza antibióticos peptídicos prometedores y explora nuevas posibilidades moleculares que luego se sintetizan y prueban en laboratorio. Esto es crucial ante el aumento global de la resistencia a los antibióticos.
El investigador Marcelo Torres añadió: "Encontrar nuevos antibióticos suele ser lento y costoso. Lo emocionante es que usamos IA para guiar el diseño, fabricar los compuestos más prometedores y validarlos experimentalmente". El estudio sugiere que la IA generativa podría convertirse en una herramienta práctica para el descubrimiento de fármacos, acelerando el paso de la idea al tratamiento.
