Un nuevo tipo de antibiótico, capaz de combatir superbacterias resistentes, ha sido descubierto gracias al uso de la inteligencia artificial. El hallazgo lo realizó un equipo de investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT). Fue publicado en la segunda quincena de febrero de 2020 en la revista especializada Cell.
La sustancia, bautizada halicin (en homenaje a HAL 9000, la computadora asesina de 2001: A Space Odissey), forma parte del repositorio Drug Repurposing Hub. Este conjunto contiene la información de más de 6,000 compuestos químicos. Muchos de ellos ya están aprobados por la FDA. Se ofrecen libremente a los investigadores interesados en encontrarles nuevas aplicaciones terapéuticas.
El uso de la IA para desarrollar fármacos no es nuevo. De hecho, la utilización de simulaciones en cuerpos virtuales —procedimiento denominado in silico— se utiliza en la búsqueda de nuevos tratamientos para diversos tipos de cáncer. Sin embargo, sí es la primera vez que la inteligencia artificial ha logrado identificar un antibiótico. Es relevante, porque su desarrollo ha declinado en los últimos años debido a su baja rentabilidad para los grandes laboratorios.
Resultados prometedores
El equipo de investigadores del MIT fue liderado por el doctor en ingeniería biomédica James J. Collins. Comenzó por entrenar una red neural —compuesta por algoritmos de aprendizaje automático o deep learning— para identificar moléculas capaces de inhibir el desarrollo de la bacteria Escherichia coli. Esta normalmente presente se halla en la flora intestinal de los animales de sangre caliente, donde suele ser inofensiva. Para el entrenamiento utilizaron un catálogo de 2,335 moléculas con propiedades bactericidas bien identificadas. Entre ellas había 300 antibióticos y 800 sustancias naturales obtenidas de plantas, animales y microbios.
Una vez completado el adiestramiento, usaron la red neural para escanear el Drug Repurposing Hub. Especificaron que los algoritmos deberían buscar sustancias bactericidas con una estructura molecular diferente a los antibióticos en uso. Esto pueden hacerlo los algoritmos a partir de su aprendizaje sobre las moléculas ya estudiadas, tarea compleja y normalmente prolongada para los seres humanos.
El propósito de las condiciones era encontrar potenciales fármacos ante los cuales los microbios no tuvieran mecanismos de defensa. Con dichos parámetros, la inteligencia artificial identificó como antibiótico a la halicin, originalmente investigada como posible tratamiento para la diabetes.
Los investigadores se encontraron con que es altamente eficaz contra un amplio espectro de bacterias atacadas en platos de Petri en el laboratorio, incluidas algunas resistentes a cualquier otro antibiótico disponible, como la Mycobacterium tuberculosis y la Clostridium difficile (causante de una variedad de colitis potencialmente mortal).
Un caso interesante es el de la Acinetobacter baumannii, común en contagios intrahospitalarios. En los afectados puede provocar infecciones cutáneas de difícil tratamiento. Fue inoculada en ratones que, una vez enfermos, recibieron tratamiento con un ungüento de halicin. La infección fue eliminada en sólo 24 horas.
Un antibiótico distinto por inteligencia artificial
¿Cómo ocurre esto? La halicin funciona de manera radicalmente distinta a las sustancias tradicionales. En vez de destruir químicamente a las bacterias, lo hace a nivel atómico, al interrumpir el flujo de protones a través de la membrana celular. Eso detiene la capacidad del microorganismo para generar la energía que requiere, lo cual provoca un desequilibrio electromagnético que termina por desintegrar a la bacteria.
Para averiguar si la inteligencia artificial había identificado un antibiótico al que no pudieran desarrollar resistencia las bacterias, los científicos suministraron dosis de halicin a cepas de E. coli durante un mes. A diferencia de lo que ocurre con otros medicamentos potentes, como el ciprofloxacino, ninguna se volvió resistente.
Los investigadores ahora buscan llevar su descubrimiento a la etapa de ensayos clínicos. Su objetivo es que en un futuro no muy lejano esté disponible para el tratamiento de humanos.
Adicionalmente a su hallazgo de la halicin, el equipo dirigido por el doctor Collins utilizó la IA para cribar más de 107 millones de estructuras moleculares virtuales disponibles para los estudiosos en la base de datos ZINC15 (de entre un universo de 1,500 millones). En tres días, la inteligencia artificial señaló 23 sustancias candidatas. Mediante pruebas físicas, los investigadores obtuvieron ocho con propiedades antibióticas de amplio espectro, dos de ellas capaces de destruir cepas multirresistentes de E. coli. Las estructuras analizadas por los algoritmos fueron apenas alrededor del 7% de las contenidas en la ZINC15. Los algoritmos base de los cuales partió el equipo del MIT está disponible de manera gratuita para los investigadores en el sitio del consorcio Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis Consortium (MLPDS). La entidad depende del MIT y está asociada con muchas de las principales compañías farmacéuticas del planeta para desarrollar nuevos medicamentos.
