Científicos prueban un método con IA para tratar superbacterias resistentes a antibióticos

Un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford en los Estados Unidos y Universidad McMaster en Canadá creó una herramienta de inteligencia artificial (IA) que podría cambiar el panorama para el diseño de antibióticos fáciles de elaborar.

Se llama “SyntheMol-RL” y es un modelo generativo de IA eficaz para diseñar candidatos a fármacos de molécula pequeña fácilmente sintetizables, explicaron los investigadores en la revista Molecular Systems Biology.

Ese avance podría multiplicar las opciones para enfrentar las superbacterias como Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (conocida por su sigla en inglés como MRSA), un problema grave en hospitales y cada vez más frecuente en la comunidad.

La investigación demostró que SyntheMol-RL puede dar con moléculas totalmente nuevas, capaces de frenar infecciones que hoy resultan difíciles de tratar.

“Estos resultados validan la capacidad de SyntheMol-RL para generar candidatos a antibióticos sintéticamente accesibles”, escribieron los científicos.

Uno de los compuestos generados, llamado “synthecin”, logró detener el avance de MRSA en un modelo con ratones.

Los investigadores responsables del trabajo fueron Kyle Swanson, Gary Liu, Denise Catacutan, Stewart McLellan, Autumn Arnold, Megan Tu, Eric Brown, James Zou y Jonathan Stokes.

Urgencia global, soluciones nuevas

Hoy la resistencia a los antibióticos pone en riesgo tratamientos que antes eran eficaces. Staphylococcus aureus y otras bacterias resistentes ya no responden a los medicamentos habituales y generan complicaciones que pueden ser mortales.

El objetivo de los investigadores fue encontrar una vía rápida y precisa para descubrir antibióticos nuevos que también sean fáciles de fabricar.

Las estrategias tradicionales no logran proponer compuestos que reúnan eficacia y síntesis accesible, lo que limita la llegada de tratamientos originales y útiles.

Por eso, buscar una solución llevó a explorar el universo químico, con millones de posibles combinaciones. “La rápida propagación de la resistencia a los antibióticos es un desafío crítico para la medicina moderna”, señalaron.

La inteligencia artificial se usó como una aliada para buscar medicamentos adaptados a las necesidades actuales, donde el tiempo y la facilidad de producción pueden marcar la diferencia entre la vida y la muerte.

Farmacia digital: moléculas a medida

SyntheMol-RL actúa como un arquitecto digital: toma pequeños fragmentos y los une al usar reglas químicas conocidas.

Evalúa cada molécula por su capacidad de atacar bacterias y su solubilidad en agua, una propiedad clave para que los medicamentos sean útiles en pruebas y tratamientos.

El algoritmo no repite combinaciones al azar. Busca fórmulas nuevas y ajusta sus propios criterios para encontrar las opciones más prometedoras.

Para entrenar el sistema, los investigadores usaron datos de más de 10.000 compuestos probados contra Staphylococcus aureus y midieron también su solubilidad. Así, el modelo aprendió a distinguir qué estructuras químicas tienen más probabilidades de éxito.

Tras la generación digital, seleccionaron los compuestos más interesantes y los fabricaron en el laboratorio para someterlos a pruebas reales.

De las 79 moléculas creadas, 13 lograron una alta actividad contra Staphylococcus aureus en experimentos.

El caso de “synthecin” fue muy relevante: este compuesto logró frenar infecciones por MRSA en un modelo de herida en ratón.

La herramienta permitió así pasar de la simulación en computadora a resultados tangibles en pruebas con seres vivos.

SyntheMol-RL superó a otras estrategias de inteligencia artificial y técnicas clásicas, tanto en la variedad como en la calidad de los compuestos encontrados.

La diversidad química lograda aumenta las posibilidades de éxito y ayuda a enfrentar la resistencia bacteriana.

Desafíos y promesas para el futuro

Los investigadores recomendaron seguir mejorando los modelos predictivos, ya que solo una parte de las moléculas generadas mostró actividad en el laboratorio.

Reconocieron este desafío y subrayaron la importancia de validar los compuestos primero en animales y, en el futuro, en personas.

Remarcaron la necesidad de perfeccionar los algoritmos y ajustar la diversidad química para evitar repeticiones o compuestos poco útiles.

También recordaron que este proceso recién comienza y requerirá tiempo para traducirse en medicamentos accesibles para todos.

El estudio concluyó que SyntheMol-RL abre una puerta innovadora para acelerar la creación de antibióticos fáciles de producir.

El hallazgo de “synthecin” suma una esperanza real en la lucha contra bacterias resistentes y muestra cómo la inteligencia artificial puede transformar la búsqueda de nuevos medicamentos.