La halicina, el nuevo antibiótico descubierto por una inteligencia artificial
Hace poco hablábamos de que gracias al aprendizaje profundo de una inteligencia artificial se habían encontrado nuevos antibióticos. Esto ayudará en gran medida a luchar con el aumento de las resistencias a antibióticos que están ocurriendo en el último medio siglo. Los patógenos, ya sean bacterias, hongos o protistas, que han sido detenidos de forma tradicional con antibióticos han desarrollado de manera natural resistencia a los medicamentos que se usan contra ellos. Esto es debido al proceso de evolución constante que se da en la naturaleza, pero las autoridades sanitarias apuntan que el mal uso y el abuso de antibióticos ha ayudado a que esta adaptación tuviera lugar mucho más deprisa de lo esperado.
Ahora se ha empleado por primera vez una Inteligencia artificial (IA) para que elija las moléculas que deben investigarse. El aprendizaje empezó con antibióticos conocidos enfrentándolos a patógenos conocidos para que supiera lo que tenía que buscar. Una vez la máquina hubo aprendido lo básico se le propusieron 6.000 compuestos que se están usando actualmente en diferentes investigaciones médicas y que no eran los antibióticos conocidos y sus posibles variantes químicas. La IA estableció un orden de mayor a menor probabilidad de éxito como antibióticos de los diferentes compuestos respecto a la bacteria E. coli. Pero no acaba aquí la maravilla artificial. En una nueva fase de ensayos de las capacidades de computación, se le dio a la IA una base de datos con más de 100 millones de moléculas químicas. En tan solo 48 horas ya se habían seleccionado algo más de dos docenas de moléculas con muy buenas probabilidades. Un equipo de laboratorio se encargó de probar la eficacia de estos compuestos. Los resultados mostraron que el 50% de ellos tenían efectivamente actividad antibiótica. Esto podría parecer un número muy bajo de ellos, pero hay que recordar que son todo moléculas que ya conocemos y que nunca habíamos probado como antibióticos. Ahora mismo y gracias a la IA se ha ahorrado una cantidad de recursos enorme dedicados a determinar cuales han de ser las moléculas a estudiar.
La más prometedora de todas las que fueron seleccionadas ha sido un fármaco que actualmente se está desarrollando para tratar la diabetes. La molécula se bautizó como halicina, en honor del ordenador de a bordo de la nave de “2001: Uno odisea en el espacio” HAL. Los resultados de laboratorio en experimentos con ratones de la halicina son muy esperanzadores. Ha mostrado su efecto tanto en cepas de E. coli como en algunas de las superbacterias resistentes a antibióticos como algunas cepas de Acinetobacter baumannii. Además, los ensayos muestran una baja toxicidad para ratones y ninguna resistencia en tratamientos de hasta 30 días.
Si esto fuera así tal vez podamos cambiar las predicciones respecto a las resistencias a antibióticos durante el siglo XXI y encontrar nuevos antibióticos con los que seguir desarrollando nuevas variantes. Pero las implicaciones de los resultados obtenidos con el aprendizaje profundo van más allá. Estos ensayos abren una puerta a toda una nueva forma de buscar medicamentos en otras áreas como el tratamiento contra el cáncer o enfermedades raras.
La resistencia a antibióticos es un tema que ya hemos tratado en Laguia2000 e incluso hemos hablado de muchos antibióticos, como las sulfamidas que fueron los primeros en circular u otros de ellos descubiertos muy recientemente como la teixobactina.
