Las infecciones resistentes a los antibióticos son actualmente una de las principales causas de muerte en todo el mundo, según han demostrado las investigaciones.
La Organización Mundial de la Salud estima que, para el año 2050, 10 millones de personas morirán a causa de este tipo de infecciones.
La IA tiene el potencial de ayudar en el descubrimiento de nuevos antibióticos y en el diseño rápido y preciso de nuevos fármacos.
Sin embargo, aunque puede utilizarse como herramienta para potenciar o acelerar el descubrimiento de fármacos, no sustituye a los científicos ni a los médicos, according to los investigadores.
Desde el descubrimiento de la penicilina a finales de la década de 1920, los antibióticos han “revolucionado la medicina y salvado millones de vidas.” Por desgracia, la eficacia de los antibióticos se ve ahora amenazada por el aumento de bacterias resistentes a los antibióticos en todo el mundo.
Las infecciones resistentes a los antibióticos causan la muerte de hasta 1,2 millones de personas al año, lo que las convierte en una de las principales causas de muerte.
Son varios los factores que contribuyen a esta crisis de resistencia a los antibióticos. Entre estos se incluyen el uso excesivo y el uso indebido de antibióticos en los tratamientos. Además, las empresas farmacéuticas están sobrerreguladas y desincentivadas para desarrollar nuevos fármacos.
La Organización Mundial de la Salud estima que 10 millones de personas morirán a causa de este tipo de infecciones para el año 2050.
Las repercusiones de las infecciones resistentes a los antibióticos son de gran alcance. En ausencia de una prevención y un tratamiento eficaces de las infecciones bacterianas, los procedimientos médicos como los trasplantes de órganos, la quimioterapia y las cesáreas se vuelven mucho más arriesgados. Esto se debe a que la gravedad de las infecciones relacionadas con bacterias está aumentando y las infecciones no tratadas pueden provocar una variedad de problemas de salud.
Descubrimiento de nuevos antibióticos
Los antibióticos tratan las enfermedades atacando a las bacterias que las causan destruyéndolas o impidiendo que se reproduzcan.
El descubrimiento de nuevos antibióticos tiene el potencial de salvar millones de vidas. El último descubrimiento de una nueva clase de antibióticos se produjo en 1984. Pero no es fácil encontrar un antibiótico realmente nuevo: solo uno de cada 15 antibióticos que entran en la fase de desarrollo preclínico llega a los pacientes.
Desarrollar un nuevo fármaco es un proceso costoso y, a menudo, largo. Además, el proceso de llevar nuevos fármacos al mercado y hacerlos accesibles plantea desafíos formidables.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), ya que permite a los investigadores diseñar y evaluar posibles fármacos de forma rápida y precisa.
El papel de la IA en el diseño de fármacos
En los últimos años se ha producido una explosión de la investigación en el uso de la IA para el diseño y el descubrimiento de fármacos. La IA puede identificar nuevos antibióticos con estructuras químicas distintas de las de los disponibles actualmente y eficaces contra una gran variedad de bacterias.
Para descubrir antibióticos más eficaces, necesitamos comprender la base estructural de la resistencia y esta comprensión permite establecer principios de diseño racional. El desarrollo de antibióticos eficaces de segunda generación suele implicar la optimización de los fármacos de primera generación.
En el desarrollo de fármacos se invierte una cantidad considerable de dinero en desarrollar y evaluar cada generación de compuestos. Los investigadores pueden utilizar herramientas de IA para enseñar a los propios ordenadores a encontrar formas rápidas y baratas de descubrir este tipo de nuevos medicamentos.
La inteligencia artificial ya está mostrando resultados prometedores en la búsqueda de nuevos antibióticos. En 2019, los investigadores utilizaron un enfoque de aprendizaje profundo para identificar el antibiótico de amplio espectro halicina. La halicina había fracasado en ensayos clínicos como tratamiento para la diabetes, pero la IA sugirió una aplicación diferente.
Dada la identificación temprana de un antibiótico potencialmente potente mediante inteligencia artificial, es posible que se identifique un gran número de antibióticos de amplio espectro que podrían ser eficaces contra una variedad de bacterias. Estos fármacos aún deben someterse a ensayos clínicos.
Investigadores de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos aprovecharon el poder predictivo de la IA para demostrar el potencial de la IA para acelerar el proceso de selección de futuros antibióticos.
La IA puede entrenarse para analizar y descubrir nuevos fármacos mucho más rápido — nuestro laboratorio de la Universidad Concordia utiliza este enfoque para identificar antibióticos que actuarían sobre el ARN bacteriano.
Aprendizaje algorítmico
Los investigadores diseñan un algoritmo que utiliza datos de bases de datos como ZINC (una colección de productos químicos disponibles comercialmente que pueden utilizarse para el cribado virtual) para determinar cómo se relacionan las moléculas y sus propiedades. Los modelos de IA extraen información de la base de datos para analizar sus patrones.
Los modelos creados por el algoritmo están entrenados con datos preexistentes. La IA puede examinar rápidamente grandes cantidades de datos para comprender patrones importantes en el contenido o la estructura de una molécula.
Hemos constatado el potencial de los modelos actuales para predecir correctamente cómo interactuarían las proteínas bacterianas y los agentes antibacterianos. Pero, para maximizar las capacidades predictivas de la IA, seguirá siendo necesario un mayor perfeccionamiento.
Limitaciones de la IA
Los investigadores aún no han explorado todo el potencial de los modelos de IA. Con nuevos avances, como una mayor potencia informática, la IA puede convertirse en una herramienta importante para la ciencia. El desarrollo de la IA en la investigación para el descubrimiento de fármacos, así como la búsqueda de nuevos antibióticos para tratar las infecciones bacterianas, es un trabajo en curso.
La capacidad de la inteligencia artificial para predecir e identificar con precisión compuestos principales ha mostrado resultados prometedores.
Incluso con enfoques de IA potentes, encontrar nuevos fármacos no será fácil. Debemos entender que la IA es una herramienta que contribuye a la investigación al identificar o predecir el resultado de una pregunta de investigación.
La IA se aplica hoy en día en numerosos sectores y ya está cambiando el mundo. Pero no sustituye a un científico ni a un médico. La IA puede ayudar al investigador a potenciar o acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos.
Aunque aún nos queda camino por recorrer antes de poder aprovechar plenamente este método, no cabe duda de que la IA cambiará significativamente la forma en que se descubren y desarrollan los fármacos.