En 1928, un científico escocés llamado Sir Alexander Fleming dejó su laboratorio donde estaba estudiando la bacteria estafilococo para irse de vacaciones de dos semanas con su familia. Cuando regresó a su mesa de laboratorio, no solo se dio cuenta de que no había ordenado muy bien su espacio de trabajo, sino que los platos con las bacterias estaban creciendo en moho. También notó que las bacterias parecían estar evitando activamente las áreas mohosas de la placa de Petri. Más tarde dijo: "Ciertamente no planeé revolucionar toda la medicina al descubrir el primer antibiótico o asesino de bacterias del mundo. Pero supongo que eso fue exactamente lo que hice".
En estos días, no hace falta ser un científico descuidado para descubrir nuevos antibióticos importantes, solo hace falta una computadora. Un grupo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ha utilizado inteligencia artificial (IA) para identificar un nuevo antibiótico que mata incluso algunas cepas hasta ahora resistentes a los antibióticos.
Pero, ¿significa esto que dotaron al laboratorio de robots en lugar de personas? ¡No! El equipo de investigación creó un modelo de computadora que examinó sistemáticamente más de cien millones de compuestos químicos en solo unos pocos días, una hazaña que llevaría a los técnicos de laboratorio muchos años (y mucho del mismo tipo de serendipia científica que visitó Fleming) para lograrlo.
Se han descubierto muy pocos antibióticos nuevos en la última década, tiempo durante el cual las bacterias se están volviendo más resistentes.
"Nos enfrentamos a una crisis creciente en torno a la resistencia a los antibióticos, y esta situación está siendo generada tanto por un número creciente de patógenos que se vuelven resistentes a los antibióticos existentes como por una línea anémica en las industrias biotecnológica y farmacéutica de nuevos antibióticos", dijo James Collins, profesor del Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas (IMES) y del Departamento de Ingeniería Biológica del MIT, en un comunicado de prensa .
Como lo hicieron
El equipo de investigación desarrolló un modelo informático de aprendizaje automático que podría identificar alrededor de 2.500 compuestos moleculares que prohibían el crecimiento de bacterias, en este caso, E. coli , específicamente. Luego introdujeron el programa a 6.000 medicamentos que se están estudiando actualmente para ver si alguno de ellos podría ser útil para curar enfermedades humanas conocidas. Una vez que el modelo seleccionó la molécula con el potencial antibacteriano más fuerte que no se parecía a ningún antibiótico conocido, el equipo utilizó un modelo diferente para ver si la molécula sería perjudicial para las personas.
Et voila ! El modelo redujo los candidatos a uno (los investigadores lo llamaron "halicina"), que ha sido probado en el pasado como un medicamento para tratar la diabetes. La halicina se ha probado en muestras de laboratorio de varias cepas de bacterias resistentes a los antibióticos y se ha demostrado que mata a casi todas, con la excepción de un patógeno pulmonar muy rebelde.
Después de descubrir la halicina, el equipo de investigación utilizó el modelo para identificar 23 candidatos más utilizando otra base de datos de compuestos y encontró dos que eran particularmente poderosos. Los investigadores ahora están trabajando para encontrar antibióticos que sean más selectivos en las bacterias que matan, para que no destruyan toda nuestra flora intestinal beneficiosa mientras salvan nuestras vidas. En cuanto a la halicina, los investigadores planean trabajar con una compañía farmacéutica o una organización sin fines de lucro para desarrollar el medicamento para su uso en humanos, según el comunicado de prensa.
Eso es interesante
Halicin recibió su nombre de Hal, el sistema de inteligencia artificial ficticio de la película " 2001: A Space Odyssey ".
