Los
investigadores utilizaron un poderoso algoritmo que analizó 107 millones de
compuestos químicos.
El uso de Inteligencia Artificial en la búsqueda de
antibióticos ha descubierto el primero de ellos en 30 años, y es superpotente.
Cuando en una ya lejana ocasión tocábamos el tema de la llamada era
postantibiótica, sabíamos que comenzaba una incómoda espera hasta tener
próximas noticias sobre el asunto.
La resistencia de las bacterias a los medicamentos
más potentes llegó a un triste auge desde los años 90, y recientemente se
estimó que cerca de 700 000 personas mueren en el mundo anualmente por
problemas directamente vinculados a esta farmacorressistencia, un problema que
mostraba su cara desde mediados del siglo pasado, con los primeros registros.
Para empeorar las cosas, estudios como el liderado
por el economista británico Jim O’Neill nos avisaba que, en caso de no hallar
nuevos tipos de antibióticos, para el 2050 unos diez millones de personas
comenzarían a morir anualmente a causa de enfermedades infecciosas que antes
podíamos dominar. Por su parte la Organización Mundial de la Salud y otras
entidades similares alertaban que el problema se consideraba una de las mayores
amenazas a la salud global, la seguridad alimentaria y el desarrollo.
El contexto era triplemente triste al constatarse
que las grandes productoras de medicamentos del mundo estaban más interesadas
en producir los mismos fármacos y cobrar por su venta que en financiar
investigaciones para hallar antibióticos nuevos. La mayoría de los antibióticos
modernos son de origen natural y los fármacos sintéticos que se han logrado
producir son modificaciones de los ya existentes, que no surgen de
investigaciones realmente nuevas.
Finalmente la suma de todos esos factores llevó a un
estado de estancamiento en la lucha por hallar maneras de enfrentar los
patógenos. Se hizo un incómodo silencio en esta sección para abordar el tema,
ese silencio que suele preceder a la desesperanza.
Pero dos décadas han sido demasiado tiempo en el
tema postantibiótico, y esta vez se vuelve titular la maravilla: el hallazgo de
un nuevo y potente antibiótico, gracias a la creciente colaboración entre la
máquina y el hombre de ciencia.
Alivio se escribe con H de...
Halicina. Así se llama el hito, que tiene diversas
aristas positivas. Por un lado, los investigadores del Instituto de Tecnología
de Massachusetts (MIT) descubrieron que el nuevo antibiótico es capaz de
combatir a la mayoría de las bacterias, incluso las que son resistentes a los
antibióticos modernos. Además, es el primer fármaco de este tipo descubierto en
30 años, y por si fuera poco, fue hallado por la colaboración del equipo
científico con la inteligencia artificial (IA).
Para lograrlo, los investigadores utilizaron un
poderoso algoritmo que analizó 107 millones de compuestos químicos en apenas
tres días. El algoritmo fue capaz de detectar varios antibióticos que pueden
matar bacterias, específicamente de una manera diferente a como lo hacen los
fármacos que ya existían.
En una segunda etapa, era necesario realizar pruebas
en animales. Para ello la molécula halicina se aplicó a la infección de ratones
afectados por A. baumannii, y en especial una cepa de la bacteria que ha
infectado a muchos soldados y se ha registrado como extremadamente
farmacorresistente, pero la halicina logró eliminar por completo las
infecciones en un día.
Para James Collins, profesor de Ingeniería Médica y
Ciencia del MIT, uno de los mayores hitos de este descubrimiento es que el
hallazgo se dio precisamente a partir de una búsqueda por parte de una
supercomputadora. Precisamente esa naturaleza colaborativa dio nombre a la
molécula antibiótica, pues Halicina proviene de Hal, el nombre de una
supercomputadora en la película 2001: Una odisea del espacio.
«Queríamos desarrollar una plataforma que nos permitiera
aprovechar el poder de la inteligencia artificial para marcar el comienzo de
otra era de nuevos fármacos antibióticos. Nuestro enfoque reveló esta increíble
molécula, posiblemente uno de los antibióticos más poderosos que se han
descubierto», celebró Collins.
Otro de los rasgos interesantes de este estudio fue
que el algoritmo utilizado se asemejaba a los patrones neuronales del cerebro
humano.
Los investigadores lo entrenaron para analizar la
estructura de 2 500 moléculas, incluidos 1 700 fármacos, y 800 productos
naturales con diversas estructuras y una amplia gama de bioactividad, entre los
cuales tenían que detectar solo aquellos que tenían las mejores características
antibacterianas para matar a la bacteria E. Coli.
Luego seleccionaron a cien candidatos para probarlos
físicamente y así llegaron a los resultados, en un proceso contrastivo que
hubiera tardado años de haberse realizado solo con la participación humana.
«En términos de descubrimiento de antibióticos,
esto es absolutamente pionero», señaló al respecto Regina Barzilay,
investigadora principal del proyecto del MIT.
En el futuro el paso que se debe dar es la prueba en
humanos de la halicina. Según Collins, «este estudio va más allá de la
simulación teórica y presenta resultados preclínicos, que son esenciales junto
con los ensayos clínicos posteriores para demostrar claramente la eficacia y
seguridad de estos nuevos medicamentos “descubiertos” por la inteligencia
artificial».
IA contra Farmacorresistencia
El uso colaborativo de máquinas para contrastar y
detectar patrones va ganando cada vez más respeto en el mundo científico. Con
la tutoría y el estricto seguimiento de todo el proceso, la IA ha llegado a
regalarnos resultados recientes tan halagueños como los xenobots, recientemente
anunciados en este espacio, y la detección de cáncer de mama a través de
mamografías que las computadoras logran leer mejor que los doctores.
Específicamente en el campo de la farmacoterapia, se
afirma que el uso de máquinas para acelerar el descubrimiento de medicamentos
puede ayudar a abaratar la búsqueda de nuevos antibióticos y paliar la
reticencia de las grandes corporaciones que se niegan a investigar debido a los
enormes costos.
Esta investigación actual se publica apenas unas
semanas después de que otra molécula descubierta por IA se convirtiera en la
primera de su tipo en utilizarse en ensayos en humanos, específicamente en el
tratamiento para pacientes con trastorno obsesivo compulsivo.
En el futuro será cada vez más común que el talento
científico humano se combine con máquinas bien programadas para diagnosticar,
pero también para analizar y tratar problemas de salud. Sin dudas, interesante
era la que proseguirá a la postantibiótica, y esperemos, por qué no, que sea
más ventajosa en varios sentidos.
