La inteligencia artificial ha tomado medidas significativas en la lucha contra las infecciones resistentes a los antibióticos, en las que los investigadores revelan el desarrollo de dos nuevos antibióticos potenciales especialmente diseñados para combatir la gonorrea resistente a la medicina y el Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA). Estos antibióticos, cuidadosamente fabricados con atoma por IA por IA, han mostrado resultados prometedores en entornos de laboratorio y en pruebas de animales.
Aunque estas conexiones innovadoras aún requieren años de refinamiento adicional y pruebas clínicas extensas antes de que se puedan recetar para uso público, el equipo del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) es de la opinión de que la IA podría anunciar una «segunda edad de oro» en los antibióticos. La necesidad urgente de nuevos antibióticos está subrayada por la sombría realidad de que las infecciones resistentes a las drogas son responsables de más de un millón de muertes anualmente. Con el tiempo, el uso excesivo de los antibióticos existentes ha llevado a la evolución bacteriana, permitiendo que los patógenos eviten los tratamientos. Desafortunadamente, la tubería de nuevos antibióticos se ha estancado en gran medida en las últimas décadas.
Tradicionalmente, los investigadores han utilizado la IA para explotar enormes bibliotecas de productos químicos bien conocidos para ubicar posibles candidatos para nuevos antibióticos. Los investigadores del MIT, sin embargo, dieron un paso revolucionario más al usar la IA generativa para inventar antibióticos completamente. Su investigación, publicada en la revista Cell, analizó cuidadosamente 36 millones de conexiones, incluidas las que existen o aún pueden ser descubiertas.
La IA fue entrenada con datos sobre las estructuras químicas de las conexiones establecidas y aprendió cómo estas estructuras interactúan con diferentes especies de bacterias. Para crear nuevos antibióticos, se utilizaron dos enfoques: uno que comenzó con un punto de partida prometedor al explorar una biblioteca de millones de pequeños fragmentos químicos, y otro que permitió a la IA iniciar completamente el proceso de diseño.
El flujo de trabajo de diseño de la IA también aseguró que las nuevas conexiones diferían considerablemente de los antibióticos existentes y cualquier predicción tóxica para el uso humano filtrado. Los antibióticos resultantes están dirigidos a la gonorrea, lo que implica considerables riesgos para la salud si permanecen no tratados, y MRSA, una bacteria que puede provocar infecciones graves cuando gasta la barrera de la piel.
En la producción de los diseños principales, los investigadores realizaron pruebas rigurosas sobre cultivos bacterianos y ratones infectados, lo que finalmente identificó a dos nuevos candidatos prometedores para un mayor desarrollo. El profesor James Collins, un miembro importante del equipo del MIT, expresó su entusiasmo por los hallazgos y enfatizó el potencial de la IA generativa para acelerar el descubrimiento de nuevas moléculas. «La IA puede permitirnos crear moléculas, baratas y rápidas, y realmente darnos una pierna en la batalla por nuestras mentes contra los genes de las superbacterias», notó.
A pesar de este prometedor progreso, los nuevos antibióticos aún no están listos para las pruebas clínicas. Los expertos advierten que el proceso de refinamiento puede llevar otro a dos años antes de que las pruebas humanas puedan comenzar. El Dr. Andrew Edwards de la Iniciativa Fleming y el Imperial College London reconocieron la importancia de este estudio, que apunta a su potencial sustancial porque representa un nuevo enfoque para identificar nuevos antibióticos. Sin embargo, enfatizó que el difícil proceso de prueba sobre la seguridad y la eficacia sigue siendo un factor vital, lo que enfatiza la imprevisibilidad de si estos medicamentos innovadores eventualmente llegarán a los pacientes.
También hay llamados más amplios para mejoras en los métodos impulsados por la IA para descubrir medicamentos. El profesor Collins enfatizó la necesidad de modelos mejorados que predicen mejor cómo funcionarán las drogas en el cuerpo humano, más allá de la mera efectividad del laboratorio. Además, los desafíos de producción con respecto a la complejidad de las conexiones diseñadas por IA deben abordarse. Bajo los 80 tratamientos teóricos principales para la gonorrea diseñados por IA, solo dos se sintetizan con éxito para uso medicinal.
El profesor Chris Dowson, de la Universidad de Warwick, elogió el estudio como un progreso importante en la investigación de antibióticos que fue facilitado por IA, con una estrategia prometedora contra el tema intensivo de la resistencia a los medicamentos. Sin embargo, también señaló una paradoja económica crítica: antibióticos desarrollados efectivamente, idealmente, utilizados con moderación para mantener su efectividad, para hacer desafíos en la generación de valor comercial, planteando preguntas sobre la rentabilidad en la industria farmacéutica.
