El artículo publicado en Nature Biomedical Engineering y liderado por el investigador español César de la Fuente de la Universidad de Pensilvania, revela descubrimientos sorprendentes. Utilizando inteligencia artificial (IA), su equipo ha identificado decenas de miles de posibles antibióticos en organismos extintos. De la Fuente resumió en su cuenta de X: “La resistencia a los antimicrobianos es una de las mayores amenazas de nuestro tiempo y se necesitan urgentemente nuevos antibióticos. Hoy informamos del descubrimiento impulsado por la IA de decenas de miles de -potenciales- antibióticos en organismos extintos”.
La desextinción molecular es una técnica emergente que tiene como objetivo resucitar moléculas antiguas para resolver problemas biológicos y biomédicos actuales, como la resistencia a los antibióticos. Gracias al aprendizaje automático, el laboratorio de De la Fuente ha lanzado lo que llaman el campo de la desextinción molecular, descubriendo las primeras moléculas terapéuticas en organismos extintos.
“Creemos que resucitar moléculas del pasado puede ayudar a resolver problemas actuales, como la resistencia a los antibióticos. La biología de la resurrección es un campo emergente que pretende devolver a la vida cadenas de moléculas y organismos más complejos para beneficiar a la humanidad”, explicó De la Fuente.
El poder del aprendizaje profundo
El equipo de investigación de la Universidad de Pensilvania utilizó aprendizaje profundo para extraer proteomas -el conjunto completo de proteínas elaboradas por un organismo- de todos los organismos extintos disponibles. Para acelerar el descubrimiento, desarrollaron un nuevo modelo de IA llamado APEX. Este modelo ha sido fundamental para descubrir numerosos compuestos antibióticos en criaturas del pasado, incluyendo el mamut lanudo.
APEX es el resultado de años de trabajo y se basa en décadas de investigación sobre métodos de secuenciación de material genético antiguo. Anteriormente, el laboratorio de De la Fuente había explorado los proteomas de neandertales y denisovanos, identificando moléculas antibióticas en humanos modernos y antiguos. Esto les llevó a plantear la hipótesis de que moléculas similares podrían conservarse a lo largo de la evolución.
Descubrimientos y experimentación
Los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje profundo para predecir la actividad antimicrobiana y extrajeron 10,311,899 péptidos. De estas secuencias, 37,176 mostraron actividad antimicrobiana de amplio espectro, y 11,035 no se encontraban en organismos existentes. El equipo sintetizó 69 péptidos y confirmó su eficacia contra patógenos bacterianos en experimentos.
Algunos de los compuestos principales, como la mamutusina-2 del mamut lanudo y la elefasina-2 del elefante de colmillos rectos, demostraron actividad antiinfecciosa en ratones con abscesos cutáneos o infecciones del muslo. Estos compuestos resultaron eficaces tanto in vitro como en modelos preclínicos de ratón, con una actividad comparable a la del antibiótico polimixina B.
La desextinción molecular asistida por IA tiene el potencial de acelerar drásticamente el descubrimiento de nuevos antibióticos. Según los autores, “las moléculas descubiertas por APEX son ahora candidatas a antibióticos preclínicos. Nuestro trabajo con IA ha acelerado drásticamente el descubrimiento de antibióticos: ¡ahora se pueden hacer años de trabajo en horas!”. Este enfoque innovador podría ser la clave para superar la resistencia a los antibióticos y proteger a la humanidad de futuras amenazas bacterianas.