Redacción
El uso de la inteligencia artificial (IA) para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos antimicrobianos ha dado un paso significativo. Un equipo liderado por el profesor César de la Fuente, de la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos), ha descubierto en las arqueas, microorganismos ancestrales que habitan en entornos extremos, una nueva fuente de compuestos con actividad antibacteriana. Los resultados, publicados en la revista científica Nature Microbiology, abren una vía prometedora para el desarrollo de nuevos fármacos capaces de combatir bacterias resistentes, una de las mayores amenazas sanitarias de este siglo.
El equipo de César de la Fuente emplea IA para identificar péptidos antimicrobianos en 233 especies de arqueas
Hasta ahora, la búsqueda de antibióticos se había centrado en hongos, bacterias y, en menor medida, en animales. Como recordó De la Fuente en declaraciones recogidas por News-Medical, «los esfuerzos previos para encontrar nuevos antibióticos se han centrado principalmente en hongos, bacterias y animales».
Sin embargo, las arqueas, uno de los tres dominios de la vida, junto con bacterias y eucariotas, habían pasado casi casi desapercibidas para la investigación biomédica. Estas formas de vida, que pueden sobrevivir en condiciones extremas como fuentes termales o lagos hipersalinos, esconden un arsenal molecular apenas explorado. Usando una versión mejorada de su plataforma de aprendizaje automático APEX 1.1, el equipo analizó el proteoma de 233 especies de arqueas. El modelo predijo la existencia de más de 12.000 péptidos con potencial antimicrobiano, a los que denominaron «arqueasinas».
Más del 90% de los compuestos sintetizados mostró eficacia contra bacterias resistentes en ensayos in vitro
Resultados en el laboratorio y modelos animales
El paso siguiente fue seleccionar 80 de esos péptidos para su síntesis y validación experimental. Los resultados superaron las expectativas: el 93% mostró actividad antibacteriana en ensayos in vitro, lo que constituye una tasa de éxito excepcional en el campo del descubrimiento de antibióticos.
Tres compuestos fueron evaluados en modelos animales y, entre ellos, la arqueasina-73 demostró una eficacia comparable a la polimixina B, antibiótico considerado de última línea y habitualmente reservado para infecciones graves multirresistentes.
El papel de la inteligencia artificial
Uno de los aspectos más llamativos del trabajo es la rapidez con la que la IA permitió obtener estos resultados. En palabras del propio De la Fuente, citadas por Contagion Live, «con la inteligencia artificial, en pocas horas frente al ordenador podemos identificar cientos de miles de candidatos a antibióticos».
La arqueasina-73 alcanzó resultados equivalentes a la polimixina B en modelos animales
Esto supone una revolución en los tiempos de descubrimiento. Mientras que la identificación tradicional de nuevas moléculas puede llevar años y requiere grandes inversiones, el análisis computacional puede filtrar candidatos con una eficacia inédita, reduciendo costes y acelerando el proceso de desarrollo.
Además, De la Fuente subrayó el potencial que encierra este enfoque colaborativo entre humanos y máquinas. «La forma en la que lo veo hacia el futuro es una estrecha colaboración entre la inteligencia humana y el poder de las máquinas», destacó.
La resistencia a los antimicrobianos (RAM) se ha consolidado como una de las principales amenazas globales para la salud pública. La OMS estima que cada año mueren 1,27 millones de personas como consecuencia de infecciones resistentes y advierte de que la cifra podría aumentar dramáticamente en las próximas décadas.
Implicaciones clínicas y próximas fases
Aunque todavía se encuentra en una fase experimental, el descubrimiento de las arqueasinas podría sentar las bases para nuevas terapias antimicrobianas en los próximos años. Los investigadores planean ahora profundizar en el mecanismo de acción de estos péptidos, optimizar sus propiedades y evaluar su seguridad en estudios preclínicos más amplios.
De confirmarse su potencial, las arqueasinas podrían convertirse en una nueva clase de antibióticos, ampliando las opciones disponibles para los profesionales sanitarios y ofreciendo alternativas frente a infecciones donde los tratamientos actuales fracasan.