Vuelvo a hablar en poco tiempo de los antibióticos. Parece que mis inquietudes han sido escuchadas y hay equipos de investigación preocupados en encontrar nuevas moléculas activas contra las bacterias y que lo están logrando.
Se acaba de publicar en la revista «Cell» una investigación de un español y un portugués que han descrito más de 800.000 péptidos (pequeñas cadenas de aminoácidos, como «pequeñas proteínas») que son candidatos a ser precursores de nuevos antibióticos.
Los investigadores han utilizado una de las patas de la inteligencia artificial, que es el «machine learning» para buscar cadenas de péptidos que podrían tener propiedades antibióticas.
Esta metodología de forma muy simplificada y resumida consiste en enseñarle al programa inteligente cómo son las moléculas que nos interesan, en este caso los antibióticos existentes, y pedirle que obtenga nuevos resultados dentro de un conjunto de datos.
Este conjunto utilizado ha sido más de 150 mil genomas conocidos buscando la llamada «materia oscura microbiana», es decir, restos de secuencias de microbios que forman parte de los genomas.
Recordemos que las bacterias contienen en su genoma la información para producir compuestos contra otras bacterias, así que el fundamento de esta metodología es coherente.
Para demostrar su teoría de que los más de 800 mil péptidos devueltos por la inteligencia artificial tienen sentido, han probado 100 de estos compuestos in vitro.
El resultado ha sido que más de 60 han demostrado ser efectivos contra bacterias patógenas.
Los investigadores, que por cierto no están en la Península Ibérica (España y Portugal) sino en EEUU y Australia, qué sorpresa, han liberado la información para que cualquiera pueda buscar entre sus resultados y desarrollar antibióticos a partir de las moléculas detectadas, que son las que mayor probabilidad de éxito pueden aportar.
¿Cuánto tardaremos en tener los primeros antibióticos a partir de esta información? Aquí te lo contaré.
Más sobre bacterias y antibióticos.
Hasta pronto.
Ignacio de Miguel
