Revista Ingeniería Biomédica de la Naturaleza Recientemente replicó algunos de los resultados más notables de un trabajo de investigación cuyo grupo Biología de la máquina liderado por los españoles César de la Fuente realizado en la Universidad de Pensilvania (EE.UU.), centrado en la búsqueda de nuevos antibióticos mediante inteligencia artificial (IA).
El artículo describe el descubrimiento de candidatos a antibióticos en organismos extintos conocidos por la ciencia (un extinguido), como el mamut y el perezoso gigante. Ambas moléculas son efectivas bajo condiciones artificiales como en modelos preclínicos de ratón, con actividad comparable a la polimixina B.
En una entrevista que el Zar de la Fuente concedió a este medio, con motivo de su ingreso en la Real Academia de Farmacia de Galicia, ya ha avanzado sus avances en este campo, destacando la velocidad que la IA está aportando al desarrollo de nuevos antibióticos.
SEGURIDAD MOLECULAR
El estudio divulgado en esta publicación grupal. Naturaleza Se refiere a un nuevo horizonte científico: la aniquilación molecular inspirada en moléculas resucitadas. Específico de especies ya extintas como los neandertales y los mamuts.. «Anteriormente hemos encontrado candidatos a antibióticos en personas extintas y esto nos llevó a plantear la hipótesis de que sin duda se encontrarían moléculas similares a lo largo de la evolución y del árbol de la vida.explicó De la Fuente.
Para ello, los investigadores crearon y entrenaron un Un nuevo modelo de IA, «superior a todo lo descubierto hasta la fecha», y que les permitió examinar cientos de organismos a lo largo de la evolución, incluidos el Holoceno y el Pleistoceno. «Este artículo muestra cómo APEX ha descubierto decenas de miles de nuevos compuestos». En particular, Se han identificado más de 11.000 moléculas únicas del pasadoque no existen en el mundo biológico actual. «Los resucitamos utilizando métodos químicos y los probamos tanto en placas de cultivo como en modelos de ratón».
El resultado es que las mejores moléculas son candidatas preclínicas. Para su nomenclatura, los científicos siguieron el criterio de nombrar al organismo que los produce. Ellos son Neandertal, Mamut, Milodón, Elefante, Megalocer e Hidrodamina. Muestran una actividad comparable a la de uno de los antibióticos más comunes; polimixina B.
artículo de Ingeniería Biomédica de la Naturaleza Este es el segundo estudio relacionado que se publica en las últimas semanas. Recientemente celúla destacó el descubrimiento de un millón de nuevas moléculas Antibióticos en la materia oscura microbiana.
Hace dos años, un equipo internacional de científicos descubrió ADN de dos restos de mamut.NATURALEZA:
En este caso lo es Se examinaron 63.410 metagenomas disponibles públicamente y 87.920 genomas microbianos de alta calidad. predecir y clasificar moléculas antimicrobianas en el microbioma global. Esta investigación computacional condujo a AMPSphere, un extenso catálogo que contiene 863.498 antibióticos no redundantes, la mayoría de los cuales eran desconocidos anteriormente.
¡CIENTOS DE MILES EN POCAS HORAS!
Se han probado experimentalmente cien de estos compuestos antimicrobianos, demostrando su eficacia contra ambos patógenos resistentes a los medicamentos. bajo condiciones artificiales como en un modelo preclínico de ratón. Las mejores moléculas son lacnospirina y enterococos.
«Lo importante de esta investigación con IA es que nos ha permitido acelerar enormemente nuestra capacidad de descubrir nuevos antibióticos», enfatizó César de la Fuente, quien recordó que: Los métodos tradicionales tardan hasta seis años en encontrar nuevos candidatos preclínicosmientras que con la IA se pueden identificar cientos de miles de personas en apenas unas horas; «APEX pudo recorrer y examinar todo el atenuador en doce horas».
