La inteligencia artificial podría ayudar a combatir algunas de las infecciones más difíciles de tratar. Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad McMaster desarrolló SyntheMol-RL, un sistema capaz de diseñar moléculas con potencial antibacteriano, incluida una que mostró resultados prometedores contra una bacteria resistente a varios medicamentos.
La herramienta explora un espacio de hasta 46 mil millones de compuestos posibles para identificar candidatos que puedan combatir bacterias y que también sean viables para su fabricación en laboratorio. El avance busca acelerar una etapa clave del desarrollo de nuevos antibióticos, un proceso que suele ser costoso y prolongado.
Uno de los compuestos identificados, llamado synthecin, logró frenar una infección en un modelo de ratón causada por Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM o MRSA), una bacteria que puede provocar infecciones difíciles de tratar. Sin embargo, el resultado todavía corresponde a una fase preclínica y no demuestra que el compuesto sea seguro o eficaz en seres humanos.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial que diseña antibióticos?
SyntheMol-RL utiliza un modelo de inteligencia artificial generativa basado en aprendizaje por refuerzo. En lugar de limitarse a revisar una lista de sustancias existentes, propone estructuras moleculares nuevas y optimiza sus características para buscar actividad antibacteriana y una solubilidad adecuada.
El sistema trabaja con una enorme variedad de posibilidades químicas y toma en cuenta si los compuestos pueden sintetizarse mediante procesos viables. Esto permite priorizar moléculas que no solo parezcan prometedoras en los cálculos informáticos, sino que también puedan producirse para comprobar su comportamiento en experimentos.
Los investigadores sintetizaron y probaron 79 compuestos generados por el modelo. De ellos, 13 mostraron una actividad antibacteriana potente en pruebas de laboratorio y siete superaron los filtros utilizados para evaluar su novedad estructural frente a antibióticos conocidos.
¿Qué bacteria logró combatir el nuevo compuesto?
El equipo estudió candidatos contra Staphylococcus aureus, una bacteria que puede causar desde infecciones cutáneas hasta enfermedades más graves. Algunas cepas, como las resistentes a la meticilina, presentan dificultades para responder a determinados antibióticos.
La molécula synthecin destacó entre los candidatos porque mostró eficacia en un modelo de ratón con una infección en una herida provocada por SARM. Este resultado respalda la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial para descubrir sustancias capaces de combatir bacterias resistentes.
No obstante, el experimento no significa que synthecin ya pueda administrarse a pacientes. Antes de considerar su uso médico, el compuesto deberá pasar por etapas adicionales de investigación para evaluar su seguridad, eficacia, dosis y posibles efectos adversos.
¿Por qué es importante desarrollar nuevos antibióticos?
La resistencia a los antimicrobianos ocurre cuando microorganismos como las bacterias desarrollan mecanismos que reducen la eficacia de los medicamentos utilizados para combatirlos. Como consecuencia, infecciones que antes podían tratarse con mayor facilidad pueden requerir terapias más complejas.
La Organización Mundial de la Salud considera que la resistencia a los antimicrobianos representa una amenaza importante para la salud pública. El problema refuerza la necesidad de descubrir nuevos medicamentos y de utilizar responsablemente los antibióticos disponibles.
En este contexto, la inteligencia artificial ofrece una herramienta adicional para explorar moléculas que podrían pasar inadvertidas con métodos tradicionales. Su capacidad para analizar y generar numerosas alternativas puede ayudar a los investigadores a seleccionar candidatos con mayor rapidez, aunque los resultados informáticos deben comprobarse mediante experimentos.
¿Cuándo podría utilizarse este antibiótico en personas?
Por ahora, no existe una fecha confirmada para que synthecin llegue a los hospitales o farmacias. Los resultados publicados corresponden a pruebas de laboratorio y a un modelo animal, etapas que no sustituyen los ensayos clínicos en seres humanos.
Los investigadores todavía deben determinar si el compuesto mantiene su eficacia en condiciones relevantes para el tratamiento de pacientes y si su perfil de seguridad permite continuar con el desarrollo clínico.
El avance de SyntheMol-RL muestra cómo la inteligencia artificial puede contribuir al descubrimiento de nuevos candidatos antibacterianos. Sin embargo, convertir una molécula prometedora en un medicamento requiere investigación adicional, evaluación regulatoria y evidencia clínica que confirme sus beneficios y riesgos.
