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\n Publicado
\n 15\/08\/2025 – 14:20 CEST\n <\/p>\n
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Los cient\u00edficos han utilizado la inteligencia artificial<\/a> (IA) para crear posibles nuevos f\u00e1rmacos contra las llamadas superbacterias<\/strong>, infecciones bacterianas persistentes que pueden eludir los tratamientos existentes.<\/p>\n En los \u00faltimos a\u00f1os, la IA ha dado un nuevo giro al descubrimiento de f\u00e1rmacos, ayudando a investigadores y farmac\u00e9uticos<\/a> a identificar tratamientos prometedores<\/strong> y acelerando el laborioso proceso de encontrar compuestos eficaces que puedan convertirse en medicamentos.<\/p>\n Pero los cient\u00edficos del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) fueron un paso m\u00e1s all\u00e1 y utilizaron la IA para generar mol\u00e9culas qu\u00edmicas hipot\u00e9ticas<\/strong> que a\u00fan no se han descubierto o no existen.<\/p>\n Su objetivo era encontrar formas completamente nuevas de combatir la resistencia a los antimicrobianos, que es cuando las bacterias, virus, hongos o par\u00e1sitos evolucionan hasta el punto de que los f\u00e1rmacos dise\u00f1ados para matarlos dejan de ser eficaces<\/strong>, lo que dificulta el tratamiento de las infecciones.<\/p>\n El equipo del MIT se centr\u00f3 en la gonorrea farmacorresistente<\/strong>, que las autoridades sanitarias estadounidenses califican de \u00abamenaza urgente para la salud p\u00fablica\u00bb, y en el Staphylococcus aureus multirresistente (MDRSA). Este \u00faltimo incluye el Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM<\/strong>), que se adquiere por contacto con personas infectadas o equipos m\u00e9dicos contaminados.<\/p>\n \u00abQuer\u00edamos deshacernos de todo lo que se pareciera a un antibi\u00f3tico existente, para ayudar a abordar la crisis<\/strong> de resistencia a los antimicrobianos (AMR) de una manera fundamentalmente diferente<\/strong>\u00ab, dijo en un comunicado Aarti Krishnan, investigador del MIT y uno de los autores del estudio. \u00abNuestro objetivo era descubrir nuevos mecanismos de acci\u00f3n<\/strong> adentr\u00e1ndonos en \u00e1reas poco exploradas del espacio qu\u00edmico\u00bb, a\u00f1adi\u00f3 Krishnan.<\/p>\n El equipo utiliz\u00f3 algoritmos generativos de IA para crear m\u00e1s de 36 millones de posibles compuestos<\/strong> y luego encontrar los mejores candidatos para matar la bacteria<\/a>. Identificaron un fragmento que parec\u00eda funcionar bien contra la bacteria de la gonorrea y, tras algunos ajustes adicionales, convirtieron dos de estos candidatos digitales en compuestos reales.<\/p>\n Uno de ellos, al que llamaron NG1, result\u00f3 muy eficaz para eliminar la bacteria de la gonorrea<\/strong> en una placa de laboratorio y en un modelo de rat\u00f3n. Tras un proceso similar para hallar posibles tratamientos contra el MDRSA, seis mol\u00e9culas resultaron eficaces contra las bacterias cultivadas en una placa de laboratorio.<\/p>\n