Aprovechar el poder del aprendizaje profundo para el descubrimiento de drogas antibióticas innovadoras

Aprovechar el poder del aprendizaje profundo para el descubrimiento de drogas antibióticas innovadoras

Desde el descubrimiento de la penicilina, los antibióticos se han convertido en la piedra angular de la medicina moderna. Sin embargo, la eficacia continua de estos medicamentos esenciales es incierta debido a la difusión mundial de los determinantes de la resistencia a los antibióticos. Además, el desarrollo cada vez menor de nuevos antibióticos en el sector privado que ha resultado de la falta de incentivos económicos está exacerbando este problema ya grave. En efecto, si no se adoptan medidas inmediatas para descubrir y desarrollar nuevos antibióticos, se prevé que las muertes atribuibles a las infecciones resistentes alcanzarán los 10 millones anuales para 2050.

Además, debido a la rápida aparición de bacterias resistentes a los antibióticos, hay una creciente necesidad de descubrir nuevos antibióticos. Para hacer frente a este desafío, los científicos del MIT y de Harvard formaron una red neural profunda capaz de predecir las moléculas con actividad antibacteriana. Realizaron predicciones en múltiples bibliotecas químicas y descubrieron una molécula del Hub de Reposición de Drogas – la halicina – que es estructuralmente divergente de los antibióticos convencionales y muestra actividad bactericida contra un amplio espectro filogenético de patógenos, incluyendo Mycobacterium tuberculosis y Enterobacteriaceae resistentes al carbapenem.

La halicina también trató eficazmente las infecciones por Clostridioides difficile y Acinetobacter baumannii pan-resistente en modelos murinos. Además, a partir de un conjunto discreto de 23 predicciones probadas empíricamente de>107 millones de moléculas curadas de la base de datos ZINC15, este nuevo modelo identificó ocho compuestos antibacterianos que están estructuralmente distantes de los antibióticos conocidos. Este trabajo destaca la utilidad de los enfoques de aprendizaje profundo para ampliar el arsenal de antibióticos de los científicos mediante el descubrimiento de moléculas antibacterianas estructuralmente distintas.

Como señaló la Línea de Negocios Hindú, hablando sobre el descubrimiento, James Collins, el Profesor Termeer de Ingeniería Médica y Ciencia del MIT declaró en un comunicado de prensa: «Queríamos desarrollar una plataforma que nos permitiera aprovechar el poder de la inteligencia artificial para iniciar una nueva era de descubrimiento de drogas antibióticas». Añadió que los investigadores del MIT revelaron esta «asombrosa» molécula que es posiblemente uno de los antibióticos más potentes que se han descubierto.

Según Collins, la investigación en el campo de los antibióticos ha alcanzado su punto de equilibrio ya que se han desarrollado muy pocos antibióticos nuevos. La mayoría de ellos son variantes ligeramente diferentes de los medicamentos existentes. Afirmó además que el desarrollo es prohibitivamente costoso, requiere un tiempo considerable y se limita a un estrecho espectro de diversidad química.

Según el comunicado oficial, en pruebas de laboratorio contra cinco especies de bacterias, los investigadores encontraron que ocho de las moléculas mostraban actividad antibacteriana, y dos eran particularmente poderosas. Los investigadores ahora planean probar estas moléculas más a fondo. También examinarán más actividades antibacterianas de este tipo en las moléculas para descubrir nuevos compuestos que no sean la variante de los existentes.

Los investigadores pretenden usar su modelo para diseñar nuevos antibióticos y optimizar las moléculas existentes.
Roy Kishony, un profesor de biología e informática en Technion (el Instituto de Tecnología de Israel) comentó: «Este trabajo innovador significa un cambio de paradigma en el descubrimiento de los antibióticos y, de hecho, en el descubrimiento de medicamentos en general.»

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