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Un nuevo antibiótico, descubierto con ayuda de la inteligencia artificial, puede derrotar a una superbacteria peligrosa
(CNN) -- Un grupo de investigadores encontró un nuevo tipo de antibiótico que actúa contra una bacteria especialmente peligrosa y resistente a los medicamentos, gracias a la inteligencia artificial.
Cuando probaron el antibiótico en la piel de ratones infectados experimentalmente con la superbacteria, se controló el crecimiento de la bacteria, lo que sugiere que el método podría utilizarse para crear antibióticos adaptados para combatir otros patógenos resistentes a los medicamentos.
Los investigadores también probaron el antibiótico contra 41 cepas distintas de Acinetobacter baumannii resistentes a los antibióticos. El fármaco funcionó en todas ellas, aunque habría que perfeccionarlo y probarlo en ensayos clínicos con humanos antes de poder utilizarlo en pacientes.
Es más, el compuesto identificado por la inteligencia artificial funcionó de forma tal que solo bloqueó el patógeno problemático. No parece matar a las muchas otras especies de bacterias beneficiosas que viven en el intestino o en la piel, lo que lo convierte en un agente poco frecuente y de acción limitada.
Según los investigadores, si hubiera más antibióticos que funcionaran con esta precisión, se podría evitar que las bacterias se hicieran resistentes.
El estudio fue publicado en la revista académica Nature Chemical Biology.
"Es increíblemente prometedor", afirma el Dr. César de la Fuente, profesor adjunto de la Facultad de Medicina Perlman de la Universidad de Pensilvania, que también utiliza la IA para encontrar nuevos tratamientos, pero que no participó en la nueva investigación.
De la Fuente dice que este tipo de enfoque para encontrar nuevos medicamentos es un campo emergente que los investigadores han estado probando desde aproximadamente 2018. Reduce drásticamente el tiempo que lleva clasificar miles de compuestos prometedores.
"Creo que la IA, como hemos visto, se puede aplicar con éxito en muchos dominios, y creo que el descubrimiento de medicamentos es una especie de próxima frontera".
Para el estudio, los investigadores se centraron en la bacteria Acinetobacter baumanii. Esta bacteria está presente en hospitales y otros centros sanitarios y se adhiere a superficies como perillas de puertas y mostradores. Como es capaz de tomar fragmentos de ADN de otros organismos con los que entra en contacto, puede incorporar sus mejores armas: genes que les ayudan a resistir los agentes que los médicos utilizan para tratarlos.
"Es lo que en el laboratorio llamamos un patógeno profesional", afirma Jon Stokes, uno de los investigadores y profesor adjunto de Bioquímica y Ciencias Biomédicas en la Universidad McMaster de Hamilton, Ontario.
Esta especie provoca infecciones cutáneas, sanguíneas o respiratorias difíciles de tratar. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC, por sus siglas en inglés) señalaron en 2019 que las infecciones por Acinetobacter baumanii eran las que "más necesitaban" nuevos tipos de antibióticos para tratarlas.
Un estudio reciente de pacientes hospitalizados con infecciones por Acinetobacter baumanii resistentes incluso a potentes antibióticos carbapenémicos descubrió que 1 de cada 4 había muerto en el mes siguiente a su diagnóstico.
Para el nuevo estudio, Stokes y su laboratorio colaboraron con investigadores del Instituto Broad del MIT y Harvard. En primer lugar, utilizaron una técnica denominada cribado de fármacos de alto rendimiento para cultivar Acinetobacter baumanii en platos de laboratorio y pasaron semanas exponiendo estas colonias a más de 7.500 agentes: fármacos y principios activos de fármacos. Encontraron 480 compuestos que bloqueaban el crecimiento de la bacteria.
Introdujeron esa información en una computadora y la utilizaron para entrenar un algoritmo de inteligencia artificial.
"Una vez que teníamos nuestro modelo entrenado, lo que podíamos hacer era empezar a mostrarle imágenes nuevas de sustancias químicas que nunca había visto, ¿no? Y basándose en lo que había aprendido durante el entrenamiento, nos predeciría si esas moléculas eran antibacterianas o no", explica Stokes.
A continuación, hicieron que el modelo analizara más de 6.000 moléculas, lo que, según Stokes, la IA pudo hacer en unas pocas horas.
Redujeron la búsqueda a 240 sustancias químicas, que probaron en el laboratorio. Las pruebas de laboratorio les ayudaron a reducir la lista a nueve de los mejores inhibidores de la bacteria. A partir de ahí, examinaron más detenidamente la estructura de cada uno de ellos, eliminando los que pensaban que podían ser peligrosos o estar relacionados con antibióticos conocidos.
Se quedaron con un compuesto, llamado RS102895, que Stokes cree que se había desarrollado originalmente como posible tratamiento para la diabetes.
Según Stokes, parece funcionar de una forma completamente nueva, impidiendo que los componentes de la bacteria se desplacen desde el interior de la célula hasta su superficie.
"Se trata de un mecanismo bastante interesante que, hasta donde yo sé, no se observa entre los antibióticos clínicos", afirma.
Además, el RS102895 —al que los investigadores han dado el nombre de abaucina— solo actúa contra Acinetobacter baumanii.
Según Stokes, la mayoría de los antibióticos son de amplio espectro y actúan contra muchas especies de bacterias. Los antibióticos de amplio espectro ejercen una gran presión de selección sobre muchos tipos de bacterias, lo que hace que muchas evolucionen rápidamente y compartan genes que les ayudan a resistir el fármaco y sobrevivir.
"En el caso de esta molécula, como solo actúa con gran potencia contra Acinetobacter, no impone esa presión selectiva universal, por lo que no va a propagar la resistencia con tanta rapidez", explica.
