Nueva clase de candidatos a antibiótico descubierta mediante inteligencia artificial

En los últimos tiempos, bastantes bacterias se han vuelto resistentes a antibióticos que en el pasado las exterminaban, en tanto que son muy pocos los antibióticos nuevos que han sido agregados al arsenal farmacológico con el que se combate a los microbios.

Para ayudar a encontrar nuevos antibióticos y combatir este creciente problema de salud pública, algunos científicos buscan la ayuda de la inteligencia artificial.

Utilizando un tipo de inteligencia artificial conocida como aprendizaje profundo, unos investigadores han descubierto una clase de compuestos que pueden aniquilar a una bacteria farmacorresistente que causa miles de muertes cada año.

El equipo, integrado, entre otros, por Felix Wong y James Collins, ambos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, ha comprobado que estos compuestos pueden matar a la Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (bacteria conocida también como MRSA) cultivada en una caja de Petri y en dos modelos de ratón de infección por MRSA.

Estos dos compuestos también muestran una toxicidad muy en células humanas, lo que los convierte en buenos candidatos a fármacos.

En esta imagen, captada mediante microscopio electrónico y luego procesada en colores, las bolitas de color dorado son bacterias MRSA atacando a una célula humana, mostrada en color rojo. (Imagen: U.S. National Institute of Allergy and Infectious Diseases)

El estudio se titula “Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning”. Y se ha publicado en la revista académica Nature.

Hace ya unos años que Collins y sus colegas utilizan el aprendizaje profundo para tratar de encontrar nuevos antibióticos. Antes del reciente hallazgo de candidatos contra la MRSA, encontraron fármacos potenciales contra la Acinetobacter baumannii, una bacteria que suele encontrarse en hospitales, y contra otras bacterias farmacorresistentes. (Fuente: NCYT de Amazings)