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Científicos prueban un método con IA para tratar superbacterias resistentes a antibióticos

Investigadores de Stanford y McMaster desarrollan SyntheMol-RL, una IA capaz de diseñar antibióticos fáciles de fabricar/ REUTERS/Fabrizio Bensch /Archivo

Un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford en los Estados Unidos y Universidad McMaster en Canadá creó una herramienta de inteligencia artificial (IA) que podría cambiar el panorama para el diseño de antibióticos fáciles de elaborar.

Se llama “SyntheMol-RL” y es un modelo generativo de IA eficaz para diseñar candidatos a fármacos de molécula pequeña fácilmente sintetizables, explicaron los investigadores en la revista Molecular Systems Biology.

Ese avance podría multiplicar las opciones para enfrentar las superbacterias como Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (conocida por su sigla en inglés como MRSA), un problema grave en hospitales y cada vez más frecuente en la comunidad.

La resistencia a los antibióticos, impulsada por bacterias como MRSA, exige alternativas que SyntheMol-RL busca satisfacer mediante inteligencia artificial. (Imagen Ilustrativa Infobae)

La investigación demostró que SyntheMol-RL puede dar con moléculas totalmente nuevas, capaces de frenar infecciones que hoy resultan difíciles de tratar.

“Estos resultados validan la capacidad de SyntheMol-RL para generar candidatos a antibióticos sintéticamente accesibles”, escribieron los científicos.

Uno de los compuestos generados, llamado “synthecin”, logró detener el avance de MRSA en un modelo con ratones.

Los investigadores responsables del trabajo fueron Kyle Swanson, Gary Liu, Denise Catacutan, Stewart McLellan, Autumn Arnold, Megan Tu, Eric Brown, James Zou y Jonathan Stokes.

Urgencia global, soluciones nuevas

SyntheMol-RL genera moléculas nuevas que muestran alta eficacia contra Staphylococcus aureus resistente a la meticilina en pruebas de laboratorio./Archivo NIH

Hoy la resistencia a los antibióticos pone en riesgo tratamientos que antes eran eficaces. Staphylococcus aureus y otras bacterias resistentes ya no responden a los medicamentos habituales y generan complicaciones que pueden ser mortales.

El objetivo de los investigadores fue encontrar una vía rápida y precisa para descubrir antibióticos nuevos que también sean fáciles de fabricar.

Las estrategias tradicionales no logran proponer compuestos que reúnan eficacia y síntesis accesible, lo que limita la llegada de tratamientos originales y útiles.

Expertos destacan que perfeccionar SyntheMol-RL y validar compuestos en humanos serán claves para convertir la inteligencia artificial en herramientas terapéuticas accesibles (Imagen Ilustrativa Infobae)

Por eso, buscar una solución llevó a explorar el universo químico, con millones de posibles combinaciones. “La rápida propagación de la resistencia a los antibióticos es un desafío crítico para la medicina moderna”, señalaron.

La inteligencia artificial se usó como una aliada para buscar medicamentos adaptados a las necesidades actuales, donde el tiempo y la facilidad de producción pueden marcar la diferencia entre la vida y la muerte.

Farmacia digital: moléculas a medida

El trabajo de IA se basa en analizar datos de 10.000 compuestos (Imagen Ilustrativa Infobae)

SyntheMol-RL actúa como un arquitecto digital: toma pequeños fragmentos y los une al usar reglas químicas conocidas.

Evalúa cada molécula por su capacidad de atacar bacterias y su solubilidad en agua, una propiedad clave para que los medicamentos sean útiles en pruebas y tratamientos.

El algoritmo no repite combinaciones al azar. Busca fórmulas nuevas y ajusta sus propios criterios para encontrar las opciones más prometedoras.

Para entrenar el sistema, los investigadores usaron datos de más de 10.000 compuestos probados contra Staphylococcus aureus y midieron también su solubilidad. Así, el modelo aprendió a distinguir qué estructuras químicas tienen más probabilidades de éxito.

Solo 13 de las 79 moléculas creadas por la IA mostraron alta actividad en laboratorio, lo que subraya la necesidad de mejorar los modelos predictivos/Archivo Freepik

Tras la generación digital, seleccionaron los compuestos más interesantes y los fabricaron en el laboratorio para someterlos a pruebas reales.

De las 79 moléculas creadas, 13 lograron una alta actividad contra Staphylococcus aureus en experimentos.

El caso de “synthecin” fue muy relevante: este compuesto logró frenar infecciones por MRSA en un modelo de herida en ratón.

La herramienta permitió así pasar de la simulación en computadora a resultados tangibles en pruebas con seres vivos.

SyntheMol-RL superó a otras estrategias de inteligencia artificial y técnicas clásicas, tanto en la variedad como en la calidad de los compuestos encontrados.

La diversidad química lograda aumenta las posibilidades de éxito y ayuda a enfrentar la resistencia bacteriana.

Desafíos y promesas para el futuro

El método puede adaptarse para otros medicamentos en el futuro y requiere de más investigación (Imagen Ilustrativa Infobae)

Los investigadores recomendaron seguir mejorando los modelos predictivos, ya que solo una parte de las moléculas generadas mostró actividad en el laboratorio.

Reconocieron este desafío y subrayaron la importancia de validar los compuestos primero en animales y, en el futuro, en personas.

Remarcaron la necesidad de perfeccionar los algoritmos y ajustar la diversidad química para evitar repeticiones o compuestos poco útiles.

La resistencia a los antimicrobianos, que ya causa más de 1,27 millones de muertes anuales, amenaza con revertir décadas de avances médicos - crédito Canva

También recordaron que este proceso recién comienza y requerirá tiempo para traducirse en medicamentos accesibles para todos.

El estudio concluyó que SyntheMol-RL abre una puerta innovadora para acelerar la creación de antibióticos fáciles de producir.

El hallazgo de “synthecin” suma una esperanza real en la lucha contra bacterias resistentes y muestra cómo la inteligencia artificial puede transformar la búsqueda de nuevos medicamentos.