Un sistema que funciona mediante una modalidad de inteligencia artificial conocida como "aprendizaje profundo" ha conseguido identificar un nuevo y potente fármaco que puede matar a bacterias de muchas especies resistentes a los antibióticos.

En pruebas de laboratorio, el medicamento mató a muchas de las bacterias causantes de las enfermedades más problemáticas del mundo, incluidas algunas cepas que son resistentes a todos los antibióticos conocidos. También eliminó las infecciones en dos modelos diferentes de ratón.

Este sistema de inteligencia artificial puede analizar más de cien millones de compuestos químicos en cuestión de días, y está diseñado para detectar posibles antibióticos que aniquilen bacterias usando mecanismos diferentes a los empleados por los medicamentos existentes.

Con la ayuda de este sistema de inteligencia artificial, el equipo de James Collins, Regina Barzilay y Jonathan Stokes, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, también identificó varios otros candidatos prometedores a antibiótico, que Collins y sus colegas planean poner a prueba. Creen que el sistema también podría usarse para diseñar nuevos medicamentos de otras clases, basándose en lo que ha aprendido sobre las estructuras químicas que permiten que los medicamentos maten bacterias.

La gran ventaja de usar un sistema de inteligencia artificial como este es que puede explorar, mediante análisis digitales, una cantidad colosal de sustancias químicas, cantidad que podría resultar prohibitivamente cara para los métodos experimentales tradicionales, tal como razona Barzilay.

En las últimas décadas, se han inventado muy pocos antibióticos nuevos, y la mayoría de los aprobados recientemente son variantes ligeramente diferentes de antibióticos ya existentes. Los métodos actuales para dar con nuevos antibióticos a menudo resultan prohibitivamente costosos, requieren una inversión de tiempo considerable y por regla general se limitan a un espectro reducido de diversidad química.

La idea de usar modelos informáticos predictivos para la búsqueda de nuevos fármacos no es nueva, pero hasta ahora, estos modelos no eran lo suficientemente precisos.

Búsqueda veloz de nuevos antibióticos útiles

El nuevo sistema con el que ha trabajado el equipo de Collins, Barzilay y Stokes fue diseñado para buscar características químicas que hagan que las moléculas sean efectivas para matar la bacteria E. coli. Para lograr esa capacidad de búsqueda, entrenaron al sistema con unas 2.500 moléculas, incluyendo alrededor de 1.700 medicamentos aprobados por la FDA (la agencia gubernamental estadounidense de alimentos y medicamentos), y con un conjunto de 800 productos naturales con diversas estructuras y una amplia gama de bioactividades.

Una vez que el sistema fue entrenado lo suficiente, los investigadores lo probaron en una biblioteca del Instituto Broad que contiene los datos de aproximadamente 6.000 compuestos. El modelo seleccionó una molécula de la que predijo que podía ejercer una fuerte actividad antibacteriana. Dicha molécula posee una estructura química diferente de la de cualquier antibiótico existente. Usando un modelo distinto de aprendizaje automático, los investigadores también mostraron que esta molécula probablemente tendría una baja toxicidad para las células humanas.

Esta molécula, que los investigadores decidieron llamar halicina (halicin), inspirándose en HAL 9000, el sistema ficticio de inteligencia artificial de la película de ciencia-ficción "2001: Una odisea del espacio", ha sido investigada previamente como posible medicamento para la diabetes. Los investigadores probaron la halicina contra docenas de cepas bacterianas aisladas de pacientes y cultivadas en cajas de Petri, y descubrieron que es capaz de matar a muchas que son resistentes a tratamiento, incluyendo la Clostridium difficile, la Acinetobacter baumannii y la Mycobacterium tuberculosis. El medicamento funcionó contra todas las especies que probaron, con la excepción de la Pseudomonas aeruginosa, un patógeno pulmonar difícil de tratar.

A fin de evaluar la efectividad de la halicina en animales vivos, los investigadores la usaron para tratar ratones infectados con A. baumannii, una bacteria que ha infectado a muchos soldados estadounidenses estacionados en Irak y Afganistán. La cepa de A. baumannii que usaron en los experimentos es resistente a todos los antibióticos conocidos, pero la aplicación de una pomada que contiene halicina eliminó por completo las infecciones en 24 horas.

Después de identificar la halicina, los investigadores también usaron su sistema de inteligencia artificial para examinar más de 100 millones de moléculas seleccionadas de la base de datos Zinc15, una colección online de aproximadamente 1.500 millones de compuestos químicos. Este examen, que tardó solo tres días, identificó 23 candidatos que son estructuralmente diferentes de los antibióticos existentes y que se pronostica que no son tóxicos para las células humanas.

En pruebas de laboratorio contra cinco especies de bacterias, los investigadores comprobaron que ocho de las moléculas mostraban actividad antibacteriana, y dos eran particularmente poderosas. Los investigadores ahora planean probar más estas moléculas, y también examinar más sustancias de la base de datos Zinc15.

Fuente: Ncyt Amazings