El cambio climático y la creciente exploración de la diversidad microbiana están provocando que las enfermedades infecciosas se hayan convertido en una de las principales causas de mortalidad y representen una importante amenaza para la salud mundial. Determinar si una bacteria puede causar enfermedades tradicionalmente requiere experimentos de laboratorio lentos, costosos …
El cambio climático y la creciente exploración de la diversidad microbiana están provocando que las enfermedades infecciosas se hayan convertido en una de las principales causas de mortalidad y representen una importante amenaza para la salud mundial.
Determinar si una bacteria puede causar enfermedades tradicionalmente requiere experimentos de laboratorio lentos, costosos y a menudo inconsistentes. Los métodos computacionales han ayudado a acelerar este proceso, pero la mayoría se basan en comparar un organismo nuevo con patógenos conocidos; un método que falla cuando no existen parientes cercanos.
Todo ello ha incrementado la necesidad de disponer de herramientas para la vigilancia y la detección temprana de patógenos emergentes. De ahí que investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), en colaboración con socios internacionales, se lanzaran a desarrollar una nueva herramienta de inteligencia artificial, bajo la denominación de ‘PathogenFinder2’, que puede ayudar a determinar si una bacteria desconocida posee características genéticas vinculadas a la capacidad de causar enfermedades.
«Es fundamental no solo realizar predicciones precisas sobre amenazas bacterianas similares a las que ya conocemos, sino también estar preparados para la aparición de una bacteria patógena completamente nueva y hasta entonces desconocida», según Alfred Ferrer Florensa, quien realizó su proyecto de doctorado sobre PathogenFinder2 en el Instituto Nacional de Alimentos de la DTU.
El objetivo de esta nueva técnica no es solo caracterizar las bacterias ya conocidas por estar asociadas a enfermedades, sino también evaluar la amenaza potencial que representan las nuevas bacterias, incluso antes de que surja la primera infección. «Esto podría brindar a las autoridades mejores oportunidades para prevenir brotes en lugar de simplemente reaccionar ante ellos», según el prof. Frank Møller Aarestrup, director del Grupo de Investigación de Epidemiología Genómica del Instituto Nacional de Alimentos de la DTU.
Innovadora estrategia
La innovadora técnica introduce una estrategia completamente nueva, según indican sus autores que han publicado el trabajo en la revista ‘Bioinformatics’. En lugar de basarse en la similitud con especies conocidas, el modelo utiliza modelos de lenguaje de proteínas, sistemas avanzados de IA entrenados con millones de secuencias de proteínas. Del mismo modo que las herramientas de predicción de texto aprenden patrones en el lenguaje humano, estos modelos aprenden el lenguaje de las proteínas, lo que les permite detectar señales bioquímicas que los enfoques tradicionales pasan por alto.
«PathogenFinder2 es uno de los primeros modelos capaces de interpretar genomas bacterianos completos aprovechando el enorme potencial de los modelos de lenguaje. Su rendimiento es significativamente superior al de todos los modelos anteriores, especialmente cuando se enfrenta a especies bacterianas desconocidas. Además, proporciona explicaciones para sus predicciones», señaló el Dr. Ferrer Florensa.
Panorama de la capacidad patógena bacteriana
El uso de modelos de lenguaje de proteínas para representar genomas completos también permitió a los investigadores construir el primer Paisaje de Capacidad Patógena Bacteriana, un mapa que muestra cómo se relacionan miles de bacterias entre sí en términos de sus características vinculadas a enfermedades.
Los investigadores observaron cómo grupos de bacterias infectan tejidos similares o comparten estrategias metabólicas, lo que ofrece una nueva forma de explorar la evolución y las interacciones microbianas.
«El Panorama de la Capacidad Patógena Bacteriana ofrece la primera visión general de todas las bacterias causantes de enfermedades que pueden infectar a los humanos. Revela patrones y puede mostrar, por ejemplo, qué bacterias tienden a infectar las mismas zonas del cuerpo o dependen potencialmente de nutrientes similares. Esto nos brinda nuevas oportunidades para investigar cómo evolucionan e interactúan las bacterias», concluyó Alfred Ferrer Florensa.