MADRID, 27 Mar. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad McMaster (Canadá) y de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) han inventado un nuevo modelo de inteligencia artificial generativa que puede diseñar miles de millones de nuevas moléculas de antibióticos que son económicas y fáciles de construir en el laboratorio. Estas moléculas podrían ser calves en el diseño de antibióticos que combatan las superbacterias. El estudio se publica en 'Nature Machine Intelligence'.
Los investigadores informan que han desarrollado un nuevo modelo de IA generativa llamado SyntheMol, que puede diseñar nuevos antibióticos para detener la propagación de Acinetobacter baumannii, que la Organización Mundial de la Salud ha identificado como una de las bacterias resistentes a los antibióticos más peligrosas del mundo. A. baumannii ha demostrado ser difícil de erradicar y puede causar neumonía, meningitis e infectar heridas, todo lo cual puede provocar la muerte. Actualmente quedan pocas opciones de tratamiento.
"Tan pronto como comenzamos a emplearlos en la clínica, ponemos en marcha un cronómetro antes de que los medicamentos se vuelvan ineficaces, porque las bacterias evolucionan rápidamente para resistirlos", explica Jonathan Stokes, autor principal del artículo y profesor asistente en el Departamento de McMaster Biomedicine & Biochemistry, quien realizó el trabajo con James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en la Universidad de Stanford. "Necesitamos una sólida cartera de antibióticos y debemos descubrirlos de forma rápida y económica. Ahí es donde la inteligencia artificial juega un papel crucial", afirma.
Los investigadores desarrollaron el modelo generativo para acceder a decenas de miles de millones de moléculas prometedoras de forma rápida y económica. Se basaron en una biblioteca de 132.000 fragmentos moleculares, que encajan como piezas de Lego pero que son todos de naturaleza muy diferente. Luego cruzaron estos fragmentos moleculares con un conjunto de 13 reacciones químicas, lo que les permitió identificar 30 mil millones de combinaciones bidireccionales de fragmentos para diseñar nuevas moléculas con las propiedades antibacterianas más prometedoras.
Cada una de las moléculas diseñadas por este modelo fue a su vez alimentada por otro modelo de IA entrenado para predecir la toxicidad. El proceso produjo seis moléculas que muestran una potente actividad antibacteriana contra A. baumannii y tampoco son tóxicas. "Synthemol no solo diseña moléculas novedosas que son candidatos a fármacos prometedores, sino que también genera la receta para producir cada nueva molécula", apunta James Zou, coautor del artículo.
