Por Andrea Martín
22 de diciembre de 2023Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, han utilizado la Inteligencia Artificial (IA) para identificar una clase de compuestos capaces de matar una bacteria resistente a los antibióticos. En concreto, se trata del “Staphylococcus aureus”, una bacteria que causa más de 10.000 muertes al año en Estados Unidos.
El estudio, publicado en la revista Nature, ha demostrado cómo estos compuestos son capaces de matar esta bacteria resistente a la meticilina (MRSA), un antibiótico del grupo de las penicilinas. Además, los compuestos también mostraron una toxicidad muy baja contra las células humanas, lo que los convierte en candidatos a fármacos.
La MRSA, que infecta a más de 80.000 personas en Estados Unidos cada año, causa infecciones de la piel o neumonía y, en los casos más graves, pueden provocar sepsis, una infección del torrente sanguíneo potencialmente mortal.
En los últimos años, los investigadores del MIT han empezado a utilizar la tecnología de Deep Learning (aprendizaje profundo), basado en IA, para intentar encontrar nuevos antibióticos. De esta manera, generaron alrededor de 39.000 compuestos para determinar la actividad antibiótica contra la MRSA. Para reducir aún más el grupo de fármacos candidatos, los investigadores entrenaron tres modelos de aprendizaje adicionales para predecir si los compuestos eran tóxicos para las células humanas.
Al combinar esta información con los resultados obtenidos en el primer modelo, descubrieron dos compuestos que podrían matar a las bacterias y al mismo tiempo tener efectos adversos mínimos en el cuerpo humano, por lo que podrían convertirse en candidatos a antibióticos muy prometedores.
Los experimentos revelaron que los compuestos mataban las bacterias al alterar su capacidad para mantener sus funciones celulares a través de sus membranas celulares. “Las moléculas atacan selectivamente las membranas celulares bacterianas, de una manera que no provoca daños sustanciales en las células humanas. Nuestro enfoque de aprendizaje profundo nos permitió predecir esta nueva clase estructural de antibióticos y permitió descubrir que no es tóxico para las células humanas”, afirma Felix Wong, uno de los investigadores.
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