La IA y el aprendizaje automático descubren potentes antibióticos por primera vez

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La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han descubierto un poderoso antibiótico que puede matar algunas de las bacterias resistentes a los medicamentos más peligrosas del mundo. El fármaco es el primero de su tipo que encuentra la IA analizando vastas bibliotecas digitales de compuestos farmacéuticos.

Las pruebas realizadas por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) mostraron que el fármaco ha eliminado una serie de cepas bacterianas resistentes a los antibióticos, incluidas Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, dos de los tres patógenos de alta prioridad calificados como “críticos” por la Organización Mundial de la Salud. Los investigadores dicen que es uno de los antibióticos más potentes que se ha descubierto hasta la fecha.

Los investigadores primero entrenaron un algoritmo de «aprendizaje profundo» para identificar los tipos de moléculas que matan bacterias para encontrar nuevos antibióticos. Para hacerlo, alimentaron al programa con información sobre las características atómicas y moleculares de casi 2500 medicamentos y compuestos naturales, y qué tan bien o no la sustancia bloqueó el crecimiento del insecto E coli.

Habiendo aprendido qué características moleculares hacían buenos antibióticos, los científicos lo pusieron a trabajar en una biblioteca de más de 6,000 compuestos bajo investigación para tratar diversas enfermedades humanas. En lugar de buscar posibles antimicrobianos, el algoritmo se centró en compuestos que parecían efectivos pero diferentes a los antibióticos que ya existían. Esto aumentó las posibilidades de que los medicamentos funcionaran de formas radicalmente nuevas a las que los insectos aún no habían desarrollado resistencia. El algoritmo tardó unas horas en evaluar los compuestos y desarrollar algunos antibióticos prometedores.

Las pruebas en bacterias recolectadas por pacientes mostraron que la halicina mató a Mycobacterium tuberculosis, el microbio que causa la TB, y cepas de Enterobacteriaceae resistentes a carbapenem, un grupo de antibióticos considerado como el último recurso para tales infecciones. Halicina también eliminó infecciones de ratones con C. difficile y Acinetobacter baumannii resistente a múltiples fármacos.

A continuación, el equipo recurrió a una base de datos digital masiva de alrededor de 1500 millones de compuestos para buscar más fármacos nuevos. En 107 m de estos, pusieron a funcionar el algoritmo. Tres días después, el programa entregó una lista corta de 23 antibióticos potenciales, dos de los cuales parecen especialmente potentes. Ahora, los científicos tienen la intención de buscar más en la base de datos. La ruta convencional de obtener sustancias y probarlas en el laboratorio habría hecho imposible examinar todos los compuestos de 107 m.

Ahora surge una pregunta fundamental, con el reciente brote de coronavirus, una gran familia de virus que causan enfermedades que van desde fiebre, resfriado común, tos, dificultad para respirar y dificultad para respirar, hasta infecciones más graves que pueden causar neumonía, síndrome respiratorio agudo severo. , insuficiencia renal e incluso la muerte. Y los países de todo el mundo están intensificando los esfuerzos para hacer frente a un nuevo coronavirus que se originó en la ciudad china de Wuhan.

¿Puede la IA ser clave para la cura del coronavirus?

En respuesta a esta pregunta, el Dr. Zubair Shah, profesor asistente de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Hamad Bin Khalifa (HBKU), dijo que si los datos completos de los infectados estuvieran disponibles para los algoritmos de IA, podría revelar los factores que contribuyeron a la recuperación. . La IA también puede ser imprescindible para determinar los planes de tratamiento más efectivos.

“Al día de hoy, el número total de casos confirmados de coronavirus asciende a 78.766, de los cuales 2.461 han muerto por el virus y 23.133 se han recuperado. Al responder a la pregunta de por qué algunos han logrado recuperarse, la inteligencia artificial (IA) puede tener una importancia decisiva. Si los datos completos de los infectados estuvieran disponibles para los algoritmos de IA, podría revelar los factores que contribuyeron a la recuperación. La IA también puede ser imprescindible para determinar los planes de tratamiento más efectivos. AI que incorpora datos genéticos, biológicos y ambientales de los infectados, sus algoritmos pueden ayudar en última instancia al descubrimiento de una cura para el coronavirus”, agregó.

“La comunidad biomédica mundial busca y evalúa constantemente nuevas contramedidas médicas en su búsqueda de una cura para el coronavirus. La enfermedad podría brindar oportunidades para la detección in-silico de medicamentos como una forma de determinar su efectividad y descifrar la estructura de posibles vacunas. La detección in-silico implica el uso de modelos informáticos sofisticados para el análisis médico. Pero para que esto sea efectivo, se requieren pruebas exhaustivas en el laboratorio o in vivo”, dijo el Dr. Hadi M. Yassine, profesor asociado de enfermedades infecciosas y gerente de proyectos de investigación en el Centro de Investigación Biomédica de la Universidad de Qatar. (BRC). Hadi se desempeña como profesor adjunto en la Universidad Hamad Bin Khalifa en Doha.