Descubren un compuesto capaz de eliminar una bacteria resistente a los antibióticos actuales gracias a la IA
Apendizaje profundo para predecir
Los resultados se han obtenido a partir de una idea: ver lo que aprendían los modelos de Inteligencia Artificial para predecir que ciertas moléculas serían buenos antibióticos. De esta forma, el equipo responsable del proyecto utilizó un modelo de aprendizaje profundo para predecir la actividad y toxicidad del nuevo compuesto.
El aprendizaje profundo consiste en el uso de redes neuronales artificiales para aprender y representar automáticamente características a partir de datos sin programación explícita. Se aplica cada vez más en el descubrimiento de fármacos para acelerar la identificación de posibles candidatos, predecir sus propiedades y optimizar el proceso de desarrollo de fármacos.
«Nuestro trabajo proporciona un marco que, desde el punto de vista de la estructura química, ahorra tiempo, recursos y conocimientos mecánicos que no teníamos hasta la fecha»
Así lo afirma James Collins, profesor de Ingeniería y Ciencias Médicas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y uno de los autores del estudio, donde han formado parte un total de 21 investigadores.
Descubrir un nuevo compuesto
Utilizando el conjunto de modelos creados, se analizaron aproximadamente 12 millones de compuestos disponibles en el mercado. Los modelos identificaron compuestos de cinco clases diferentes, clasificados en función de las subestructuras químicas específicas de las moléculas, que presentaban una actividad prevista contra el SARM.
Después, los investigadores adquirieron unos 280 de estos compuestos y los probaron contra el SARM en laboratorio. Este método les llevó a identificar dos prometedores antibióticos candidatos de la misma clase.
Este hallazgo podría ser clave para combatir la resistencia a los antibióticos, un problema que afecta a millones de personas en el mundo que se enfrentan a bacterias muy difíciles de tratar.
En experimentos con dos modelos de ratón -uno de infección cutánea por SARM y otro de infección sistémica por SARM- cada uno de estos compuestos redujo la población de SARM en un factor de 10.
Este descubrimiento, conseguido gracias a este proceso en el que la Inteligencia Artificial ha sido clave, ha logrado que los científicos descubran, después de 60 años, un nuevo antibiótico.
Además, El estudio muestra cómo los modelos de IA pueden predecir qué moléculas tienen propiedades antibióticas. El profesor James Collins, coautor del trabajo y experto en Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT, resaltó la ventaja de este método, que permite obtener una visión química estructural que no se tenía antes.
Fuente | NATURE
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