El uso de modelos de Inteligencia Artificial (IA) le permitió a un grupo de investigadores descubrir una nueva clase de antibióticos capaces de tratar infecciones causadas por bacterias resistentes a los medicamentos, motivo por el que más de 1.2 millones de personas murieron en 2019, cifra que según especialistas aumentaría en las próximas décadas.
Las pruebas realizadas en ratones demostraron que los nuevos compuestos antibióticos ofrecen tratamientos prometedores tanto para Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA) como para Enterococcus resistente a la vancomicina, una bacteria que ha desarrollado resistencia al fármaco típicamente utilizado para tratar infecciones por MRSA.
Felix Wong, del Instituto Broad del MIT y Harvard en Massachusetts, señaló: "Nuestros modelos –de IA– nos indican no solo qué compuestos tienen actividad antibiótica selectiva, sino también por qué, en términos de su estructura química".
Wong y sus colegas se propusieron demostrar que la investigación para identificar nuevos medicamentos guiada por IA no solo es útil para identificar objetivos específicos a los que las moléculas para tratamiento pueden unirse, sino además para prever el efecto biológico de clases enteras de compuestos parecidos a medicamentos.
En primer lugar, probaron los efectos de más de 39.000 compuestos en Staphylococcus aureus y tres tipos de células humanas del hígado, músculo esquelético y pulmones. Los resultados se convirtieron en datos de entrenamiento para que los modelos de IA aprendieran sobre los patrones en los átomos y enlaces químicos de cada compuesto. Esto permitió a los sistemas predecir tanto la actividad antibacteriana de dichos compuestos como su toxicidad potencial para las células humanas.
Los modelos analizaron entonces 12 millones de compuestos mediante simulaciones por computadora para encontrar 3.646 compuestos con propiedades ideales similares a las de los medicamentos. A través de cálculos adicionales, se identificaron subestructuras químicas que podrían explicar las propiedades de cada compuesto.
Al comparar dichas subestructuras en diferentes compuestos, los investigadores identificaron nuevas clases de posibles antibióticos y encontraron dos compuestos no tóxicos capaces de eliminar tanto el MRSA como el Enterococo resistente a la vancomicina.
Finalmente, los investigadores utilizaron experimentos en ratones para demostrar la eficacia de estos compuestos en el tratamiento de infecciones en la piel y el muslo causadas por el MRSA.
Según James Collins, del Instituto Broad, "solo se han descubierto algunas clases nuevas de antibióticos, como oxazolidinonas y lipopéptidos, que funcionan bien contra tanto el MRSA como el Enterococo resistente a la vancomicina, y la resistencia a tales compuestos ha ido en aumento".
"Nuestro trabajo identifica una nueva clase de antibióticos, una de las pocas en 60 años, que complementa a estos otros antibióticos", agregó el coautor del estudio.
Los investigadores han comenzado a utilizar este enfoque guiado por IA para diseñar antibióticos completamente nuevos y descubrir otras nuevas clases de medicamentos, como compuestos que eliminan selectivamente células envejecidas y dañadas involucradas en condiciones como la osteoartritis y el cáncer.
