Se emplearon modelos para predecir la actividad y la toxicidad de los nuevos compuestos
Redacción/CDMX.
El uso de la inteligencia artificial está demostrando ser un punto de inflexión en lo que respecta a la tecnología y ahora en la medicina, pues ha ayudado a los científicos a descubrir los primeros antibióticos en 60 años.
El equipo de 21 investigadores entrenó un modelo de aprendizaje profundo utilizando un conjunto de datos obtenidos por la evaluación de la actividad antibiótica de aproximadamente 39 mil compuestos contra la bacteria Staphylococcus aureus (MRSA), según los resultados publicados en Nature.
Se centraron en esta bacteria, considerada resistente a la meticilina, que causa infecciones cutáneas leves hasta afecciones potencialmente mortales como neumonía o infecciones del torrente sanguíneo.
“Nuestro trabajo ahorra tiempo y recursos, además es revelador desde el punto de vista de la estructura química”, dijo James Collins, profesor de Ciencias Médicas del Instituto Tecnológico de Massachusetts.
Para refinar la selección de fármacos potenciales, los investigadores emplearon tres modelos adicionales de aprendizaje que, al integrarlos con las predicciones de toxicidad con la actividad microbiana, identificaron compuestos capaces de combatir los microbios con un daño mínimo al cuerpo humano.
Adquirieron alrededor de 280 compuestos y realizaron pruebas contra MRSA en un laboratorio, aplicados a dos ratones, uno por infección cutánea y otro por infección sistémica. Cada uno de estos compuestos redujo la población de la bacteria en un factor de 10.
El descubrimiento de un nuevo compuesto que puede matar una bacteria resistente a los medicamentos puede ser un parteaguas en la lucha contra la resistencia a los antibióticos.
(Con información de euroneus.com)
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