La resistencia a los antibióticos representa un desafío significativo para la medicina moderna. A medida que las bacterias desarrollan mecanismos para resistirse a los tratamientos, se reducen las opciones terapéuticas disponibles. En este , la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta valiosa para identificar nuevas moléculas antibióticas efectivas contra infecciones difíciles de combatir.
El número de compuestos químicos y elementos biológicos con potencial actividad antimicrobiana es considerable, pero su análisis a través de ensayos convencionales es insuficiente debido a los recursos y tiempo que demandan. La IA puede acortar este proceso, ayudando a reducir y priorizar las opciones más prometedoras.
Los modelos computacionales de IA pueden aprender de datos experimentales, reconocer patrones moleculares, predecir la actividad antimicrobiana y priorizar moléculas para síntesis y validación. Esto puede acelerar los pasos iniciales y reducir el número de candidatos que llegan a las pruebas de laboratorio y estudios clínicos.
Dos estudios recientes demuestran la aplicación de la IA en el desarrollo de antibióticos. El grupo de César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania ha utilizado aprendizaje profundo para buscar péptidos antimicrobianos en fuentes biológicas poco convencionales y mejorar candidatos ya identificados.
Por otro lado, investigadores del MIT de la Universidad de Harvard han aplicado redes neuronales al descubrimiento de moléculas activas contra Neisseria gonorrhoeae, una bacteria con resistencia creciente a múltiples antibióticos. Estas herramientas basadas en IA pueden ser fundamentales en la lucha contra las bacterias resistentes a los antibióticos.
El laboratorio de César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania se enfoca en la búsqueda de péptidos antimicrobianos en proteínas de mayor tamaño, denominados péptidos encriptados, que pueden pasar desapercibidos en el estudio de la proteína completa pero mostrar actividad cuando se analizan por separado.
En su trabajo más reciente, la búsqueda se ha dirigido a las proteínas asociadas a priones, planteándose si estas, conocidas por su plegamiento anómalo en enfermedades neurodegenerativas, podrían contener regiones con propiedades biológicas de interés.
Etiquetas: Inteligencia Artificial, Desarrollo de Antibióticos, Resistencia Bacteriana, César de la Fuente, Universidad de Pensilvania, MIT, Universidad de Harvard, Tecnología · IA general
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