Fátima Del Reino (Zaragoza)
Durante la conferencia inaugural del XXVII Congreso Nacional de la Sociedad Española de Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica (Seimc) celebrado en el Palacio de Congresos de Zaragoza, el Dr. César de la Fuente-Núñez, investigador principal de la Universidad de Pensilvania, compartió sus innovadores métodos para descubrir nuevos antibióticos. Estos métodos se basan en el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) para combatir enfermedades infecciosas.
En su ponencia, el Dr. César de la Fuente-Núñez, destacó la creciente amenaza de la resistencia antibiótica y el problema de salud global que supone esta resistencia. Según el experto, las bacterias cada vez se hacen resistentes a todo el arsenal de antibióticos que hay disponible en los hospitales y en las farmacias. En este sentido, ha insistido en que “las bacterias hoy en día son responsables de más de un millón de muertes al año en el mundo”. De hecho, para el año 2050 se prevé que va a haber 10 millones de muertes cada año (1 cada 3 segundos) en el mundo como consecuencia de estas infecciones intratables.
“Las bacterias hoy en día son responsables de más de un millón de muertes al año en el mundo”
“Nos dirigimos hacia un futuro post-antibiótico, donde estos medicamentos esenciales ya no funcionarán. Los antibióticos no son solo importantes para tratar la infección, sino que son fundamentales para la medicina moderna. Muchas intervenciones médicas contemporáneas, como un parto o pacientes de cáncer en tratamiento de quimioterapia, no serían posibles sin estas medicinas“, advirtió el investigador.
El investigador detalló el trabajo de su equipo, el Mason Biology Group, en su laboratorio en la Universidad de Pensilvania, donde han utilizado la inteligencia artificial para simular procesos evolutivos que generan nuevas moléculas con potencial antibiótico. Mediante el desarrollo de algoritmos avanzados, lograron descubrir y optimizar nuevas secuencias moleculares de manera mucho más rápida y eficiente que los métodos tradicionales.
“Nos dirigimos hacia un futuro post-antibiótico, donde estos medicamentos esenciales ya no funcionarán”
“En general, el consenso era que resultaba imposible utilizar un ordenador para hacer algo útil en biología, porque la biología es un ámbito demasiado complejo y caótico. Nos planteamos la cuestión de si un ordenador era capaz de crear un antibiótico. Después de pensarlo, decidimos mimetizar la mejor herramienta que tenemos para generar diversidad o innovación a cualquier nivel, y esto es la evolución. El proceso evolutivo es lo que nos ha permitido estar aquí hoy. Decidimos imitar este algoritmo de Darwin y enseñárselo al ordenador”, explicó el Dr. de la Fuente-Núñez.
Uno de los hallazgos más notables fue la molécula guabanina, que mostró una alta capacidad antibiótica tanto in vitro como en modelos preclínicos con ratones. Este avance, según el Dr. César, podría marcar el inicio de una nueva era en el desarrollo de antibióticos diseñados por inteligencia artificial.
“Estos sistemas de screening nos permitieron descubrir esta molécula que tiene una alta capacidad antibiótica”
“Estos sistemas de screening nos permitieron descubrir esta molécula que tiene una alta capacidad antibiótica. Pensábamos que en cada paso íbamos a fracasar y conseguir esto nos emocionó bastante ver que podíamos diseñar moléculas en el ordenador y que, además, pueden matar a bacterias que son clínicamente relevantes”, añadió.
La conferencia también abordó el concepto de desextinción molecular, un enfoque innovador para resucitar moléculas de organismos extintos que podrían ser efectivas contra bacterias modernas. Este trabajo no solo amplió su comprensión de la diversidad molecular de la vida, sino que también abre nuevas vías para combatir la resistencia antibiótica.
“Este avance podría marcar el inicio de una nueva era en el desarrollo de antibióticos diseñados por inteligencia artificial”
“Para investigar los proteomas de los neandertales y de los humanos antiguos, tuvimos que desarrollar un modelo de machine learning nuevo que llamamos Pancli. Consiste en tomar todas las proteínas, todo el proteoma de los neandertales y luego los fragmentos que se derivan a unos filtros, uno de machine learning y otro de expertos químicos en el laboratorio que predicen si estos fragmentos van a ser antibióticos o no”, explicó.
El Dr. César de la Fuente Núñez destacó la importancia de la colaboración entre la inteligencia artificial y los expertos que trabajan en los laboratorios para acelerar el descubrimiento y desarrollo de nuevos antibióticos. “Desde hace años, en mi laboratorio, todas las decisiones clave que tomamos en cuanto a qué moléculas sintetizar y qué moléculas validar in vitro y en modelos animales, tenemos en cuenta tanto la predicción de la máquina como la predicción de los expertos. Creo que eso va a continuar así en un futuro, las máquinas van a quitarnos trabajo, pero vamos a colaborar y a aprender mejor con ellas y viceversa”, subrayó.
Además, insistió en la necesidad de innovar de manera responsable, considerando los aspectos bioéticos y legales de esta emergente tecnología. La presentación concluyó con una llamada a la acción para continuar explorando y aplicando la inteligencia artificial en la biología, uniendo fuerzas para enfrentar uno de los mayores desafíos de salud pública de la actualidad, la resistencia a los antibióticos.
