Los antibióticos llevados al mercado en los últimos 30 años han sido variaciones de medicamentos descubiertos a principios de la década de los 80. Sin una acción inmediata para descubrir y desarrollar nuevos fármacos, se estima que las muertes atribuibles a infecciones derivadas de bacterias resistentes alcanzarán en todo el mundo los 10 millones al año en 2050.

Ahora, la inteligencia artificial ha demostrado su capacidad para ayudar a la comunidad científica a encarar este reto. Un equipo de investigadores ha logrado descubrir un potente antibiótico capaz de destruir a algunas de las bacterias más resistentes hoy en día gracias al aprendizaje automático. El equipo se ha servido de algoritmos para poder predecir propiedades moleculares y con ello identificar nuevas clases de antibióticos. 

La investigación, publicada en la revista médica Cell, se centró en entrenar un algoritmo para identificar aquellas moléculas que logran matar bacterias. Para ello se sirvió de la información relativa a casi 2.500 compuestos naturales y medicamentos existentes, según Business Insider.

Una vez que la inteligencia artificial aprendió a identificar estas moléculas pasó a analizar más compuestos sobre los que se investiga para combatir enfermedades. El algoritmo estaba centrado, en identificar aquellos que resultaban efectivos pero que eran diferentes a los antibióticos ya existentes. Tras algunas horas devolvió resultados prometedores, como un antibiótico que parecía realmente potente al que los investigadores han bautizado como halicin.

"Creo que este es uno de los antibióticos más potentes que se han descubierto hasta la fecha.Tiene una actividad notable contra una amplia gama de patógenos resistentes a los antibióticos", aseguró James Collins, bioingeniero del equipo del MIT e investigador del estudio al periódico The Guardian.

El antibiótico, el primero en ser descubierto por una inteligencia artificial, fue capaz de eliminar una serie de cepas de bacterias que hasta ahora han mostrado resistencia, incluyendo Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, 2 de los 3 patógenos de alta prioridad en la búsqueda de nuevos fármacos, de acuerdo a la OMS.

El estudio sin el apoyo de esta tecnología hubiera resultado una labor titánica en tiempo y esfuerzo dado el ingente número de compuestos a analizar. La inteligencia artificial trabajó sobre 107 millones de datos relativos a compuestos. Tan solo 3 días después, el programa fue capaz de elaborar un listado de 23 antibióticos potenciales, sobre la que se ha trabajado para el descubrimiento.

De acuerdo a las declaraciones de los investigadores al medio británico, el siguiente objetivo será entrenar al algoritmo para obtener antibióticos más selectivos y evitar que afecten a aquellas bacterias saludables que viven en el intestino humano.

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