Desde hace un tiempo que la comunidad científica viene advirtiendo que las bacterias se han vuelto cada vez más resistentes a los antibióticos, lo que está generando una preocupación creciente en la medicina mundial.
Por eso, el trabajo del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ha sido muy valioso para ayudar a detectar nuevos procesos que ayuden a mejorar los antibióticos.
Esto porque con ayuda de aprendizaje automático, los expertos llegaron a la creación de un antibiótico muy potente que ayuda a matar cepas muy peligrosas de enfermedades como la Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, dos de los tres patógenos de alta prioridad que la Organización Mundial de la Salud ha definido como críticos.
¿Cómo hicieron esto?: liberaron Inteligencia Artificial en bibliotecas digitales de compuestos farmacéuticos, para encontrar la cruza perfecta de componentes que puedan hacer frente a las bacterias.
Alimentaron la información del programa sobre las características atómicas y moleculares de casi 2,500 medicamentos y compuestos naturales, y qué tan bien o no la sustancia bloqueó el crecimiento del insecto E. coli. Luego, aprendió las características moleculares que tenía un buen antibiótico y ahí se lanzó en una base de datos de más de 6,000 enfermedades humanas, donde se centró en la búsqueda de compuestos efectivos para atacarlas.
En los hallazgos del algoritmo, encontraron por ejemplo que la halicina resultó muy eficaz, ya que por un lado mató a Mycobacterium tuberculosis, la bacteria que causa la tuberculosis, y las cepas de Enterobacteriaceae. La halicina también eliminó las infecciones por C. difficile y Acinetobacter baumannii resistente a múltiples fármacos en ratones.
James Collins, un bioingeniero del equipo del MIT, comentó los alcances del trabajo que realizó con sus compañeros.
“Creo que este es uno de los antibióticos más potentes que se han descubierto hasta la fecha. Tiene una actividad notable contra una amplia gama de patógenos resistentes a los antibióticos”.
Jacob Durrant, quien trabaja en diseño de medicamentos asistido por computadora en la Universidad de Pittsburgh, también se refirió a los increíbles avances hechos con Inteligencia Artificial.
“El trabajo es realmente notable. Su enfoque resalta el poder del descubrimiento de drogas asistido por computadora. Sería imposible evaluar físicamente la actividad antibiótica de todos esos compuestos. Dados los costos típicos de desarrollo de medicamentos, tanto en términos de tiempo como de dinero, cualquier método que pueda acelerar el descubrimiento de fármacos en la etapa inicial tiene el potencial de tener un gran impacto”, manifestó.
