La inteligencia artificial planta cara a las infecciones

De tener una vida normal a estar al borde de la muerte. Las culpables de esta situación son las bacterias resistentes a antibióticos. Cada vez son más las historias terribles que ilustran un problema global que solo en nuestro país mata cada año a más de 4000 personas. Cifras que asustan. De hecho, algunas estimaciones colocan a estas resistencias microbianas como la primera causa global de muerte en 2050. Una realidad que ha puesto en jaque al mundo, ya que acaba con la vida de más personas que el sida, el cáncer de pulmón, la malaria, la COVID-19, incluso los accidentes de tráfico.

¿Cómo parar a estas cepas de bacterias, virus, parásitos y hongos que son resistentes a la mayoría de los antibióticos? Con la inteligencia artificial. Sí, esa combinación de algoritmos que nos ayuda a redactar, hacer vídeos y otras muchas cosas, puede jugar un papel clave en esta pandemia. ¿Cómo? César de la Fuente, biotecnólogo formado en la Universidad de León (ULE), impulsa un proyecto desde la Universidad de Pensilvania centrado en el uso de la IA para descubrir nuevos antibióticos mediante el análisis del microbioma global, conocido como la ‘materia oscura microbiana’.

«Utilizando un modelo de inteligencia artificial, hemos analizado 63410 metagenomas y 87920 genomas microbianos, logrando identificar casi un millón de nuevas moléculas antibióticas», explica antes de añadir que este enfoque representa la mayor exploración de datos biológicos en la búsqueda de antibióticos jamás realizada.

Y es que, tal y como recalca, su objetivo es encontrar compuestos que puedan combatir de manera eficaz las infecciones resistentes a los antibióticos, una de las amenazas más graves para la salud pública mundial. «Hemos puesto todos estos datos, información y código a libre disposición para que cualquiera pueda acceder a ellos, con la esperanza de beneficiar a la humanidad», subraya De la Fuente.

En su opinión, es un trabajo innovador porque utiliza la inteligencia artificial para explorar vastos conjuntos de datos microbianos de una manera que antes no era posible. «La materia oscura microbiana, que incluye microorganismos que aún no han sido cultivados o estudiados en profundidad, representa una fuente inexplorada de posibles antibióticos. Al aplicar IA, podemos analizar rápidamente esta inmensa cantidad de datos y descubrir nuevas moléculas con potencial terapéutico, superando las limitaciones de los métodos tradicionales. Los microbios son una gran fuente de nuevas moléculas y ahora con la IA podemos explorar la gran diversidad microbiana de nuestro mundo».

La magia que se esconde detrás de cada uno de los pasos que dan estos investigadores es el uso de algoritmos avanzados de IA que pueden analizar grandes volúmenes de datos genómicos para identificar secuencias de ADN que podrían codificar moléculas con propiedades antibióticas. «Utilizamos herramientas de química para luego sintetizar estas moléculas en el laboratorio y probarlas contra bacterias tanto en cultivos como en modelos de ratones», subraya.

Respecto a las ventajas, el biotecnólogo formado en la Universidad de León asegura que la principal es que acelera de manera significativa el proceso de descubrimiento de antibióticos. «Mientras que los métodos tradicionales pueden tardar hasta seis años en identificar nuevos candidatos preclínicos, nuestra tecnología basada en IA puede hacerlo en solo unas pocas horas. Esto no solo ahorra tiempo, sino también reduce costes, haciendo el proceso mucho más eficiente. Además, al explorar la materia oscura microbiana, estamos accediendo a una fuente vasta y diversa de compuestos potenciales que podrían ser efectivos contra patógenos resistentes a múltiples fármacos. Este enfoque tiene el potencial de revolucionar el desarrollo de antibióticos y proporcionar soluciones rápidas a la crisis de resistencia a los antibióticos», recalca De la Fuente.

En cuanto a los costes, puntualiza que el desarrollo de un nuevo antibiótico puede costar hasta tres mil millones de dólares. Al utilizar inteligencia artificial, dice, se puede reducir «drásticamente» estos costes, ya que la inteligencia artificial ofrece la posibilidad de identificar y optimizar rápidamente los compuestos candidatos. «Esto también disminuye la necesidad de ensayos y errores exhaustivos, acelerando el camino hacia ensayos clínicos y, eventualmente, al mercado».

¿Cómo surgió? César de la Fuente relata que la idea de este trabajo colaborativo, desarrollado junto con el laboratorio de Luis Pedro Coelho y otros laboratorios, nació de la creciente necesidad de encontrar soluciones innovadoras a la crisis de la resistencia bacteriana. «Observando los avances en inteligencia artificial y el potencial sin explotar del microbioma global, nos dimos cuenta de que combinar estos campos podría revolucionar la forma en que descubrimos nuevos medicamentos», expone para, a continuación, agregar que la inmensa diversidad genética presente en la materia oscura microbiana nos ofreció una oportunidad única para explorar y descubrir nuevos compuestos antibióticos.

Sus planes de futuro, según avanza, incluyen ampliar la plataforma de IA para explorar aún más fuentes de diversidad biológica, tanto en la materia oscura microbiana como en otros entornos. No hay que olvidar que uno de sus principales objetivos es utilizar la inteligencia artificial para analizar la totalidad de la información biológica disponible en el mundo, con el fin de descubrir nuevas moléculas útiles, incluyendo antibióticos.