La resistencia bacteriana a los antibióticos está aumentando dramáticamente en todo el mundo, y los investigadores predicen que a menos que se desarrollen nuevos medicamentos con urgencia, las infecciones resistentes podrían matar a diez millones de personas por año para 2050 . Aunado a esto, en las últimas décadas el descubrimiento y la aprobación regulatoria de nuevos antibióticos se ha ralentizado, por ausencia de nuevos químicos con nuevos mecanismos de acción.
En un artículo publicado recientemente en la revista Cell, los investigadores del del Instituto de Tecnología de Massachusetts en EUA (MIT) dieron un paso en esta dirección. El equipo dice que su algoritmo de aprendizaje automático descubrió un nuevo antibiótico poderoso.
El grupo dirigido por el bioingeniero Jim Collins, produjo el antibiótico halicina utilizando inteligencia artificial (IA). Anteriormente, la IA fue utilizada para crear partes del proceso de descubrimiento de antibióticos, pero el grupo manifiesta que esta es la primera vez que se desarrollan antibióticos completos con nuevas características.
Collins y su equipo desarrollaron una red neuronal, un algoritmo de IA inspirado en la arquitectura del cerebro, que aprende las propiedades de las moléculas, átomo por átomo.
Los investigadores entrenaron su red neuronal para detectar moléculas que inhiben el crecimiento de la bacteria Escherichia coli, utilizando una colección de unas 2500 moléculas, incluyendo alrededor de 1700 medicamentos aprobados por la FDA y un conjunto de 800 productos naturales con diversas estructuras y una amplia gama de bioactividades. .
El algoritmo aprende a predecir la función molecular sin suposiciones sobre cómo funcionan las drogas y sin que se etiqueten los grupos químicos, dijo la investigadora del MIT, Regina Barzilay, coautora del estudio. «Como resultado, el modelo puede aprender nuevos patrones desconocidos para los expertos humanos«.
Una vez que el modelo fue entrenado, los investigadores lo usaron para examinar una biblioteca llamada Drug Repurposing Hub, que contiene alrededor de 6000 moléculas bajo investigación para enfermedades humanas. El algoritmo permitió a los investigadores seleccionar alrededor de 100 candidatos para pruebas físicas. Uno de estos, una molécula que se está investigando para el tratamiento de la diabetes, resultó ser un antibiótico potente, al que llamaron halicina en honor a HAL, la computadora inteligente de la película 2001: Una odisea del espacio.
Los ensayos en ratones, demostraron que esta molécula era activa contra un amplio espectro de patógenos, incluyendo una cepa de Clostridioides difficile y una de Acinetobacter baumannii, pan-resistentes que requieren con urgencia nuevos antibióticos.
Los antibióticos funcionan a través de una variedad de mecanismos, como el bloqueo de las enzimas involucradas en la biosíntesis de la pared celular, la reparación del ADN o la síntesis de proteínas. Pero el mecanismo de halicina no es convencional: interrumpe el flujo de protones a través de la membrana celular. En las pruebas iniciales con animales, también parecía tener baja toxicidad y con poca tendencia a generar resistencia. En los experimentos, la resistencia a otros compuestos antibióticos generalmente surgía en los primeros dos días, pero halicina no generó resistencia aún después de 30 días de pruebas.
Posteriormente, el equipo examinó más de 107 millones de estructuras moleculares en una base de datos llamada ZINC15. De una lista de 23, las pruebas físicas identificaron 8 con actividad antibacteriana. Dos de estos tenían una potente actividad contra una amplia gama de patógenos y podían matar incluso cepas de E. coli resistentes a los antibióticos.
Los investigadores argumentan las ventajas de su metodología in silico que busca moléculas con una actividad particular y no estructuras específicas o clases moleculares.
El equipo ahora espera asociarse con un grupo o compañía farmacéutica con o sin fines de lucro, y esperan demostrar que la halicina es segura y efectiva para su uso en humanos. También quiere ampliar su investigación para encontrar más antibióticos nuevos y diseñar nuevas moléculas desde cero.
Felix J. Tapia.
Nota sobre el autor: Felix J. Tapia. Biólogo de Concordia University, Montreal, Canadá e inmunólogo de la Universidad de Londres, Reino Unido. Profesor Titular de la Universidad Central de Venezuela (UCV) y jefe del Laboratorio de Biología Molecular, Instituto de Biomedicina, UCV. Ha publicado más de 100 artículos en revistas científicas y capítulos en libros. Algunas de sus distinciones son: Miembro Honorario de la Sociedad Venezolana de Dermatología (1993); Premio Fundación Empresas Polar “Lorenzo Mendoza Fleury” en 2005; Miembro de la Academia de Ciencias de América Latina (ACAL, 2018); Premio “Voz de la Ciencia 2019 del Instituto de Investigaciones Biomédicas e Incubadora Venezolana de la Ciencia. Además, ha sido miembro de comités editoriales de varias revistas científicas y activo en el ciberespacio con publicaciones en varios blogs.
