La resistencia a los antibióticos se ha convertido en una de las mayores amenazas para la salud global, obligando a la comunidad científica a buscar nuevas estrategias para combatir microorganismos patógenos. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta poderosa para la creación de nuevas moléculas antibióticas, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes en la antibioticoterapia.
El proceso tradicional de descubrimiento de antibióticos es largo, costoso y a menudo ineficaz. La IA, en contraste, tiene el potencial de acelerar este proceso mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y la identificación de patrones complejos que serían difíciles de detectar por métodos convencionales. Algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales profundas son utilizados para predecir la actividad biológica de nuevas moléculas, optimizando su diseño y reduciendo significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el desarrollo de nuevos fármacos.
Los expertos comentan que algunas de las ventajas en la creación de antibióticos por medio de esta novedosa herramienta serían: la facilidad para analizar en amplias bibliotecas virtuales de compuestos químicos con potencial antibiótico; la optimización de propiedades moleculares que faciliten su solubilidad, estabilidad y especificidad; y, la reducción de ensayos in vitro e in vivo que disminuyen los costos y acelera su tiempo de desarrollo.
Un ejemplo notable del uso de IA en el descubrimiento de antibióticos es el caso de la halicina, un nuevo compuesto descubierto por un algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por el ingeniero médico James Collins de la Facultad de Ciencias Médicas y Tecnología de la Universidad de Harvard sobre el 2020. Este antibiótico mostró una eficacia notable contra varios patógenos resistentes, demostrando el potencial de la IA para revolucionar la antibioticoterapia.
La colaboración entre expertos en IA, biología computacional y microbiología es crucial para seguir avanzando en este campo. La integración de datos genómicos y proteómicos en modelos de IA promete aún más precisión en la identificación de nuevos blancos terapéuticos y el diseño de moléculas más efectivas.
Otro reciente ejemplo en el campo ha sido el diseño de un nuevo modelo generativo para la elaboración de estas moléculas llamado SyntheMol, creado por Jonathan Stokes del Departamento de Biomedicina y Bioquímica de la Universidad de Mc Master en colaboración con la Universidad de Standford. Este modelo diseña nuevos compuestos, fáciles de sintetizar, a partir de un espacio químico virtual de casi 30.000 millones de moléculas.
El artículo en cuestión ha sido recientemente publicado en la revista científica Nature Machine Intelligence: “Generative AI for designing and validating easily synthesizable and structurally novel antibiotics”. Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s42256-024-00809-7
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