Investigadores del MIT descubren un potente antiobiótico gracias al aprendizaje automático

Ejemplos de crecimiento bacteriano en un laboratorio microbiológico de la Agencia Búlgara de Seguridad Alimentaria, en Sofía, el 9 de junio de 2011.
Ejemplos de crecimiento bacteriano en un laboratorio microbiológico de la Agencia Búlgara de Seguridad Alimentaria, en Sofía, el 9 de junio de 2011.
Stoyan Nenov/ Reuters
  • Investigadores del MIT han logrado por primera vez descubrir un potente antibiótico gracias a la inteligencia artificial.
  • Los científicos se han servido del aprendizaje profundo, entrenando al algoritmo para detectar moléculas y compuestos efectivos a través de una base de datos con millones de resultados.
  • Bautizado como halicina, ha mostrado su efecto frente a bacterias hasta ahora resistentes a los antibióticos, incluyendo 2 de los 3 patógenos de alta prioridad en la búsqueda de nuevos fármacos, de acuerdo a la OMS.
  • La resistencia a las bacterias causa al año 3.000 muertes solo en nuestro país. El uso de la inteligencia artificial puede ayudar en la búsqueda de nuevos y más efectivos antibióticos.
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Cada año, 33.000 personas mueren en toda Europa como consecuencia directa de una infección por bacterias resistentes a los antibióticos. En nuestro país esta causa origina 3.000 fallecidos anuales.

Y mientras que las bacterias se vuelven más resistentes a estos fármacos, el descubrimiento de nuevos antibióticos lleva años ralentizándose.

En concreto, los antibióticos llevados al mercado en los últimos 30 años han sido variaciones de medicamentos descubiertos a principios de la década de los 80, según datos de la BBC.

Sin una acción inmediata para descubrir y desarrollar nuevos fármacos, se estima que las muertes atribuibles a infecciones derivadas de bacterias resistentes alcanzarán en todo el mundo los 10 millones al año en 2050.

Ahora, la inteligencia artificial ha demostrado su capacidad para ayudar a la comunidad científica a encarar este reto.

Un equipo de investigadores ha logrado descubrir un potente antibiótico capaz de destruir a algunas de las bacterias más resistentes hoy en día gracias al aprendizaje automático. 

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En concreto el equipo se ha servido de algoritmos para poder predecir propiedades moleculares y con ello identificar nuevas clases de antibióticos. 

La investigación, publicada en la revista médica Cell, se centró en entrenar un algoritmo para identificar aquellas moléculas que logran matar bacterias. Para ello se sirvió de la información relativa a casi 2.500 compuestos naturales y medicamentos existentes.

Una vez que la inteligencia artificial aprendió a identificar estas moléculas pasó a analizar más compuestos sobre los que se investiga para combatir enfermedades. El algoritmo estaba centrado, en identificar aquellos que resultaban efectivos pero que eran diferentes a los antibióticos ya existentes.

Tras algunas horas este devolvió algunos resultados prometedores, entre los que destacaba un antibiótico que parecía realmente potente, al que los investigadores han bautizado como halicin.

"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", aseguró James Collins, bioingeniero del equipo del MIT e investigador del estudio, según recoge The Guardian.

El antibiótico, el primero en ser descubierto por una inteligencia artificial, fue capaz de eliminar una serie de cepas de bacterias que hasta ahora han mostrado resistencia, incluyendo Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, 2 de los 3 patógenos de alta prioridad en la búsqueda de nuevos fármacos, de acuerdo a la OMS.

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Más allá del relevante descubrimiento, la investigación destaca la utilidad que hoy en día puede suponer el aprendizaje profundo para dar con nuevos antibióticos.

El estudio sin el apoyo de esta tecnología hubiera resultado una labor titánica en tiempo y esfuerzo dado el ingente número de compuestos a analizar.

Y es que para el hallazgo, la inteligencia artificial trabajó sobre 107 millones de datos relativos a compuestos. Tan solo 3 días después, el programa fue capaz de elaborar un listado de 23 antibióticos potenciales, sobre la que se ha trabajado para el descubrimiento.

 "Ser capaz de realizar estos experimentos en el ordenador reduce drásticamente el tiempo y el coste de observar estos compuestos", afirmó a The Guardian, Jonathan M. Stokes, investigador principal del estudio.

De acuerdo a las declaraciones de los investigadores al medio británico, el siguiente objetivo serápor entrenar al algoritmo para obtener antibióticos más selectivos y evitar que afecten a aquellas bacterias saludables que viven en el intestino humano.

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