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Con Inteligencia Artificial, reviven moléculas de animales extintos para crear nuevos antibióticos

Con Inteligencia Artificial, reviven moléculas de animales extintos para crear nuevos antibióticos
Foto: Unsplash/
Diane Serik

La resistencia a los antibióticos es un problema crítico de salud pública, y la tecnología moderna está ofreciendo soluciones prometedoras. Un estudio reciente ha demostrado que el aprendizaje profundo puede extraer proteínas de organismos extintos, incluyendo mamuts, para combatir esta amenaza.

Los resultados, publicados en la revista Nature Biomedical Engineering, fueron liderados por el español César de la Fuente, de la Universidad de Pensilvania. Según De la Fuente, “la resistencia a los antimicrobianos es una de las mayores amenazas de nuestro tiempo y se necesitan urgentemente nuevos antibióticos. Hoy informamos del descubrimiento impulsado por la inteligencia artificial (IA) de decenas de miles de potenciales antibióticos en organismos extintos,” escribió en su cuenta de X.

Desextinción Molecular: Una Nueva Frontera

La desextinción molecular se centra en resucitar moléculas para enfrentar la resistencia a los antibióticos y otros desafíos biológicos y biomédicos actuales. El laboratorio de De la Fuente ha descubierto las primeras moléculas terapéuticas en organismos extintos utilizando aprendizaje automático, abriendo el campo de la desextinción molecular.

“Creemos que resucitar moléculas del pasado puede ayudar a resolver problemas actuales, como la resistencia a los antibióticos. La biología de la resurrección es un campo emergente que pretende devolver a la vida cadenas de moléculas y organismos más complejos, con el objetivo de beneficiar a la humanidad,” explica De la Fuente.

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Avances en la Investigación

En su reciente artículo, el equipo de la Universidad de Pensilvania muestra que el aprendizaje profundo puede utilizarse para extraer los proteomas de todos los organismos extintos, proporcionando una fuente rica para el descubrimiento de péptidos antibióticos. Para acelerar este descubrimiento, desarrollaron un modelo de IA llamado APEX, que ha identificado numerosos compuestos antibióticos en criaturas del pasado, como el mamut lanudo.

Este modelo es el resultado de varios años de trabajo, basado en décadas de investigación previa sobre métodos de secuenciación de material genético antiguo. El laboratorio ya había explorado los proteomas de neandertales y denisovanos, identificando moléculas antibióticas en humanos modernos y antiguos.

APEX: Una Herramienta Revolucionaria

Para expandir su investigación, los científicos desarrollaron APEX, diseñado para analizar todos los organismos extintos conocidos por la ciencia. Entrenaron modelos de aprendizaje profundo para predecir la actividad antimicrobiana y extrajeron más de 10 millones de péptidos. De estos, 37 mil 176 secuencias mostraron actividad antimicrobiana de amplio espectro, y 11 mil 35 no se encontraban en organismos existentes.

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Experimentación y Resultados

El equipo sintetizó 69 péptidos y confirmaron su actividad contra patógenos bacterianos. La mayoría de estos péptidos mataron bacterias despolarizando su membrana citoplasmática, una acción diferente a la de los péptidos antimicrobianos conocidos.

Compuestos como la mamutusina-2 del mamut lanudo y la elefasina-2 del elefante de colmillos rectos mostraron actividad antiinfecciosa en ratones con abscesos cutáneos o infecciones del muslo. “Muchos de estos compuestos resultaron eficaces tanto ‘in vitro’ como en modelos preclínicos de ratón, con una actividad comparable a la del antibiótico polimixina B,” apunta De la Fuente.

Conclusión

La desextinción molecular, apoyada por el aprendizaje profundo, está acelerando el descubrimiento de moléculas terapéuticas. Las moléculas descubiertas por APEX son ahora candidatas a antibióticos preclínicos. “Nuestro trabajo con IA ha acelerado drásticamente el descubrimiento de antibióticos: ¡ahora se pueden hacer años de trabajo en horas!”, concluye De la Fuente en su red social.

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