IA diseña potentes antibióticos contra superbacterias: Gran promesa, grandes retos

Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han aprovechado la inteligencia artificial para diseñar dos nuevos antibióticos, lo que marca un avance potencialmente significativo en la lucha global contra las bacterias resistentes a los medicamentos, comúnmente conocidas como “superbacterias”. Si bien este desarrollo ofrece una promesa considerable, es crucial reconocer que estos compuestos enfrentan obstáculos sustanciales y años de rigurosas pruebas antes de que puedan ver una aplicación en el mundo real.

La aparición de la resistencia a los antibióticos representa una amenaza crítica para la salud pública mundial. Impulsada en gran medida por el uso excesivo frecuente de antibióticos en la medicina y la agricultura, las bacterias han desarrollado nuevas cepas capaces de evadir una creciente variedad de medicamentos existentes. Esta crisis contribuye a un estimado de cinco millones de muertes en todo el mundo anualmente, con una causalidad directa en más de 1.2 millones de fallecimientos. Más allá del costo humano, se proyecta que las infecciones por superbacterias resulten en más de 2.5 billones de dólares australianos en pérdida de producción económica global para 2050. El problema se agrava aún más por problemas de inequidad, ya que muchas naciones más pobres luchan por acceder a los antibióticos más nuevos necesarios para combatir las infecciones resistentes.

El equipo del MIT se centró específicamente en dos formidables superbacterias: Neisseria gonorrhoeae y Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA). N. gonorrhoeae causa la gonorrea, una enfermedad de transmisión sexual que ha desarrollado niveles alarmantes de resistencia a los antibióticos, lo que lleva a su rápida propagación. Solo en 2020, hubo más de 82 millones de nuevos casos, predominantemente en países en desarrollo. MRSA, a menudo denominado “estafilococo dorado”, es una cepa resistente de Staphylococcus aureus que puede causar infecciones graves de piel, sangre y órganos. Se estima que los pacientes infectados con MRSA tienen un 64% más de probabilidades de morir como resultado de su infección.

Para abordar estos desafíos, los investigadores emplearon IA generativa a través de dos enfoques distintos. Para Neisseria gonorrhoeae, el equipo entrenó una red neuronal de aprendizaje automático utilizando una base de datos de compuestos existentes con actividad antibiótica conocida contra la bacteria. Luego, la IA utilizó las estructuras químicas de estos compuestos como “semillas”, generando sistemáticamente nuevas moléculas al agregar estructuras químicas una por una. Este proceso produjo 80 compuestos candidatos, dos de los cuales fueron sintetizados con éxito en el laboratorio. Uno de ellos demostró una potente eficacia, matando a N. gonorrhoeae en experimentos en placas de Petri y en un modelo de ratón.

Para MRSA, la IA adoptó un enfoque más radical, comenzando desde cero. Impulsado solo con estructuras químicas simples como agua y amoníaco, el algoritmo predijo estructuras químicas completamente nuevas diseñadas para interactuar eficazmente con las vulnerabilidades celulares de las bacterias. De aproximadamente 90 candidatos, se sintetizaron y probaron 22. Seis mostraron una fuerte actividad antibacteriana contra MRSA en el laboratorio, y el compuesto más prometedor eliminó con éxito una infección cutánea por MRSA en un modelo de ratón.

Un aspecto particularmente significativo de esta investigación es que los dos nuevos antibióticos generados por IA poseen no solo estructuras novedosas, sino también mecanismos de acción completamente nuevos, lo que significa que combaten las bacterias de maneras nunca antes vistas. Tradicionalmente, el desarrollo de antibióticos a menudo se ha basado en la modificación de medicamentos existentes, lo que puede contribuir inadvertidamente a la evolución de la resistencia. La esperanza es que estas moléculas diseñadas por IA, con sus modos de operación fundamentalmente nuevos, resulten mucho más difíciles de evadir para Neisseria gonorrhoeae y MRSA. Antes de este trabajo, el papel de la IA en el descubrimiento de antibióticos se limitaba en gran medida a examinar las bibliotecas de compuestos existentes o a ajustar las estructuras de los medicamentos actuales.

A pesar de este progreso prometedor, persisten varios obstáculos significativos. Ambos antibióticos deben someterse a extensos y costosos ensayos clínicos en humanos para establecer su seguridad y eficacia, un proceso que generalmente abarca varios años y requiere una financiación sustancial. Un desafío adicional radica en los incentivos financieros para las compañías farmacéuticas. Dado que estos antibióticos probablemente se reservarían como medicamentos de “último recurso” para preservar su eficacia, su uso en el mercado sería limitado. Esta restricción podría disminuir el atractivo financiero para que las compañías farmacéuticas inviertan fuertemente en su desarrollo continuo y eventual producción. No obstante, este trabajo representa un hito crucial en el descubrimiento de fármacos, ilustrando el profundo potencial de la inteligencia artificial para remodelar la futura batalla contra las enfermedades infecciosas.