MADRID (EFE).— Investigadores de la Universidad de Pensilvania han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de diseñar antibióticos totalmente nuevos, efectivos contra bacterias resistentes en modelos de ratón.
El estudio, publicado en “Cell Biomaterials”, marca un hito en la medicina, al demostrar que las máquinas pueden contribuir activamente a la creación de fármacos inéditos.
El sistema, bautizado como AMP-Diffusion, es una herramienta de IA generativa diseñada para analizar enormes colecciones de moléculas antimicrobianas sintéticas y proponer candidatos a antibióticos. “Esto es una prueba de principio de que la IA generativa puede crear nuevos antibióticos eficaces”, afirmó Pranam Chatterjee, profesor de bioingeniería y coautor del estudio, quien celebró que estos avances “apuntan a una vía para desarrollar con rapidez terapias que aborden la creciente amenaza de la resistencia a los antibióticos”.
El proyecto fue liderado por César de la Fuente, catedrático de la Universidad de Pensilvania y director del Grupo de Biología de Máquinas, junto a Chatterjee.
Los investigadores comprobaron que los compuestos generados por la IA mostraron un rendimiento similar al de antibióticos aprobados por la Agencia del Medicamento en ratones con infecciones cutáneas resistentes. “No detectamos signos de toxicidad en los estudios, lo que es una excelente señal para avanzar en su desarrollo”, señaló De la Fuente, de origen español.
La clave de AMP-Diffusion está en su capacidad para aprender la “gramática de las proteínas” y generar secuencias biológicamente plausibles, mientras optimiza su actividad antimicrobiana. “El conjunto de datos de la naturaleza es finito, pero con la inteligencia artificial podemos diseñar antibióticos que la evolución nunca intentó”, destacó.
“Este proyecto demuestra que las máquinas pueden inventar nuevos antibióticos desde cero, abriendo una nueva frontera en el desarrollo de fármacos”.
Los científicos crearon 50,000 moléculas candidatas a través del sistema y aplicaron filtros basados en IA para seleccionar los más prometedores. De los 46 candidatos sintetizados y probados, dos mostraron eficacia comparable a los antibióticos clínicos actuales, eliminando bacterias resistentes sin efectos adversos.
Este avance se suma a una tendencia creciente de estudios que exploran el uso de IA para acelerar el descubrimiento de medicamentos. “Desafortunadamente, la resistencia a los antibióticos aumenta a un ritmo mayor que el que podemos descubrir nuevos candidatos”, lamentó De la Fuente.
Su equipo ha utilizado previamente IA para encontrar moléculas antimicrobianas en proteínas tan inusuales como las de mamuts lanudos, veneno animal y microbios ancestrales.
El trabajo actual refuerza la idea de que la IA no solo puede identificar moléculas existentes, sino también diseñar fármacos totalmente nuevos desde cero. “En última instancia, nuestro objetivo es acortar el tiempo de descubrimiento de antibióticos de años a días”, aseguró De la Fuente, destacando el potencial transformador de esta tecnología en la lucha contra bacterias multirresistentes.
Con esta investigación, los científicos ofrecen una prueba contundente de que la combinación de biología y algoritmos puede convertirse en una de las herramientas más poderosas frente a la crisis global de resistencia antimicrobiana, que amenaza con dejar obsoletos muchos de los antibióticos disponibles.