Según TheGuardian, una nueva investigación utiliza IA para encontrar casi 1 millón de moléculas antibióticas potenciales, acelerando los descubrimientos médicos y abordando la resistencia a los antibióticos.
En un estudio publicado en la revista Cell, científicos de la Universidad de Pensilvania utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos sobre la biodiversidad microbiana de la Tierra. Como resultado, descubrieron casi 1 millón de nuevas moléculas potenciales capaces de actuar como antibióticos. Este es un importante paso adelante en el uso de la inteligencia artificial para abordar el creciente problema de la resistencia a los medicamentos.
El profesor César de la Fuente de la Universidad de Pensilvania, coautor del estudio, dijo: "Con este algoritmo podemos examinar enormes cantidades de información y acelerar el proceso de búsqueda". Sin algoritmos, encontrar estas moléculas llevaría muchos años mediante métodos tradicionales como la recolección de muestras de agua y suelo.
La resistencia a los antibióticos causó más de 1,2 millones de muertes en 2019, y esta cifra podría aumentar a 10 millones por año en 2050, según la Organización Mundial de la Salud (OMS). Este estudio, considerado "el mayor esfuerzo de descubrimiento de antibióticos jamás realizado", es un punto de inflexión importante en el uso de la IA para encontrar nuevos antibióticos, lo que ayuda a abordar el creciente problema del aumento de la resistencia a los antibióticos.
Al recopilar los genomas y metagenomas de millones de microorganismos de bases de datos públicas y utilizar algoritmos para buscar segmentos de ADN capaces de crear moléculas antibacterianas, de 100 moléculas sintetizadas y probadas en el laboratorio, los investigadores descubrieron que el 79% de ellos podían matar. al menos un tipo de microorganismo, lo que abre un gran potencial para el desarrollo de nuevos antibióticos.
Según De la Fuente, la IA ha acelerado enormemente el descubrimiento de antibióticos. "En lugar de tener que esperar cinco o seis años para la selección, ahora, en las computadoras, podemos producir cientos de miles de resultados en sólo unas pocas horas".
Los autores del estudio han hecho públicos su código fuente y sus datos para que la comunidad científica pueda acceder a ellos y utilizarlos para acelerar la investigación y el desarrollo de nuevos antibióticos.
Se trata de una nueva esperanza en la lucha contra el flagelo de la resistencia a los antibióticos, una amenaza creciente para la salud pública mundial.
