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El hallazgo, que ha sido llevado a cabo por la Universidad McMaster y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), puede ser clave en la búsqueda de otros medicamentos para tratar estos patógenos conocidos como «superbacterias», que han desarrollado inmunidad contra todos los tratamientos conocidos y podrían convertirse en una causa de muerte más común que el cáncer en apenas unas décadas.
En concreto, los investigadores han hallado un nuevo medicamento para tratar la bacteria Acinetobacter baumannii, identificada por la Organización Mundial de la Salud como una de las más peligrosas del mundo, ya que es extremadamente difícil de erradicar. Este patógeno, que suele contraerse en el ámbito hospitalario, puede causar neumonía, meningitis o infectar gravemente las heridas, por lo que es potencialmente mortal.
Los investigadores han publicado los resultados de su trabajo en la revista Nature Chemical Biology, donde explican que han utilizado un algoritmo de inteligencia artificial para predecir nuevas estructuras moleculares antibacterianas, lo que les ha llevado a identificar un nuevo compuesto, al que han llamado abaucina.
A diferencia de los métodos tradicionales, que son más costosos y tienen un alcance muy limitado, los nuevos enfoques algorítmicos tienen acceso a millones de moléculas con propiedades antibacterianas y sus combinaciones, lo que acelera considerablemente el proceso de investigación.
«Este trabajo valida los beneficios del aprendizaje automático en la búsqueda de nuevos antibióticos», ha declarado a la Universidad McMaster Jonathan Stokes, autor principal del artículo y profesor de Biomedicina y Bioquímica de este centro universitario, quien también ha destacado que, gracias a la inteligencia artificial, «ahora pueden explorar rápidamente vastas regiones del espacio químico, aumentando significativamente las posibilidades de descubrir nuevas moléculas antibacterianas».
Stokes ha desarrollado el estudio junto con James J. Collins, profesor de Ingeniería Médica y Ciencia en el MIT, y los estudiantes Gary Liu y Denise Catacutan.
Entrenamiento de la inteligencia artificial
Para encontrar el nuevo antibiótico, los investigadores primero tuvieron que entrenar a la inteligencia artificial, proporcionándole miles de moléculas que habían mostrado una cierta eficacia contra la bacteria Acinetobacter baumannii. Dado que tienen una estructura química precisa, el algoritmo aprendió las características que funcionan mejor contra el patógeno, y ofreció una lista de más de 6.500 compuestos hasta ahora desconocidos. El equipo científico probó los 240 más prometedores en el laboratorio y encontró 9 antibióticos potenciales, entre los que se encontraba la abaucina.
Los experimentos de laboratorio han demostrado su eficacia para tratar heridas cutáneas infectadas en ratones y matar muestras de Acinetobacter baumannii pertenecientes a seres humanos. El siguiente paso ahora será perfeccionar el fármaco en el laboratorio, antes de llevar a cabo ensayos clínicos con pacientes.
El equipo de investigadores no cree que los primeros antibióticos descubiertos con la ayuda de la inteligencia artificial puedan ser comercializados antes de 2030.
