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Poderoso Antibiótico Descubierto Con Inteligencia Artificial

El Redactor: Ysabel Taberner Lopez

 Recientemente se publicó en la revista científica Cell el descubrimiento de un nuevo y poderoso tipo de antibióticos, utilizando un método pionero de aprendizaje automático. El trabajo fue dirigido por el biólogo Jim Collins en el Instituto de Tecnología de Massachusetts en Cambridge.

La definición de aprendizaje automático es la aplicación de inteligencia artificial (IA) para aprender de tu propia experiencia. Esta es la capacidad de los sistemas computarizados para aprender y mejorar a partir de tu propia experiencia sin ser programado explícitamente, como jugar al ajedrez contra sí mismo sin jugadores humanos.
Esta es la primera vez que el uso de IA ha llevado a la identificación de un tipo completamente nuevo de antibiótico desde cero, sin la aportación de ninguna suposición humana previa. El nuevo antibiótico se llamó halicina. Cuando se probó en ratones, se descubrió que era altamente eficaz contra una amplia gama de bacterias, incluida la tuberculosis y las cepas que se consideraban "resistentes a la panificación" y, por lo tanto, no se podían tratar.

En experimentos previos que involucraron otros compuestos antibióticos, la resistencia ha surgido típicamente dentro de un día o dos, pero en el caso de la halicina no ocurrió incluso después de 30 días. El nombre halicin fue elegido como un homenaje a HAL, la computadora inteligente en la película 2001: A Space Odyssey.

 

¿Por qué es tan significativo el descubrimiento?

Descubierto Nuevo Antibiótico Usando Inteligencia Artificial
En los últimos años, la resistencia bacteriana a los antibióticos ha aumentado exponencialmente, mientras que el descubrimiento y la aprobación regular de nuevos antibióticos se está ralentizando. Los expertos han hecho la sombría predicción de que para el año 2050, las infecciones podrían volverse resistentes hasta el punto de matar a 10 millones de personas por año. Una de las formas de evitar este escenario aterrador es encontrar nuevos antibióticos. El problema, según Collins, es que las personas siguen encontrando las mismas moléculas una y otra vez. Por eso es tan importante el desarrollo de nuevos modos de búsqueda.

¿Cómo se usó la IA para descubrir el nuevo antibiótico?

¿Cómo se usó la IA para descubrir el nuevo antibiótico?
El equipo de investigadores desarrolló un algoritmo de IA inspirado en la estructura del cerebro. Este sistema, llamado red neuronal, aprende las características y cualidades de las moléculas átomo por átomo. La red neuronal se entrenó para detectar moléculas que impiden el crecimiento de la bacteria conocida como E. coli. Una vez que el sistema fue entrenado, se utilizó para detectar aproximadamente 6000 moléculas. Los investigadores pidieron al modelo que prediga cuáles serían efectivos contra E. Coli y que muestre solo los que se ven diferentes de los antibióticos convencionales. De los resultados, se seleccionaron alrededor de 100 moléculas candidatas para pruebas físicas. Afortunadamente, una de estas moléculas, la halicina, resultó ser un antibiótico extremadamente potente. El algoritmo predice las funciones sin suposiciones sobre cómo funcionan las drogas y sin que se etiqueten los grupos químicos, y es debido a ese enfoque neutral que puede aprender nuevos patrones, desconocidos para los expertos humanos.

¿Qué significa todo esto para el futuro?

Descubierto Nuevo Antibiótico Usando Inteligencia Artificial. Significado para el futuro

La IA ya se ha utilizado para fines de investigación médica, pero de una manera ligeramente diferente a la que Collins y su equipo la han utilizado aquí. En lugar de buscar estructuras específicas y clases moleculares, su red buscó moléculas que mostraran una actividad particular.

El equipo espera ampliar el enfoque general para encontrar nuevos antibióticos e incluso usar sus métodos para diseñar moléculas desde cero. El uso de la tecnología de IA dentro de la atención médica todavía se considera en su infancia, pero está demostrando ser una herramienta poderosa que puede ayudarnos a alcanzar algunos avances importantes en el campo de la medicina. Muchos expertos creen que el siguiente nivel de medicina y drogas médicas depende enormemente de nuestro progreso en el poder de procesamiento de la computadora.

 

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