Un científico español halla posibles antibióticos en venenos de animales con ayuda de IA

César de la Fuente, catedrático en la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos), continúa rastreando el inmenso arsenal biológico de la naturaleza para hallar nuevos antibióticos. El equipo de investigadores que dirige este científico gallego, el Machine Biology Group, ha utilizado inteligencia artificial (IA) para encontrar en venenos de animales una sorprendente fuente de posibles nuevos antibióticos. La investigación, publicada el sábado en la revista «Nature Communications», ha identificado cientos de péptidos con potencial terapéutico frente a las bacterias resistentes a los antibióticos, las llamadas «superbacterias».

Gracias a una innovadora plataforma de IA denominada APEX, el equipo analizó digitalmente más de 40 millones de péptidos extraídos de venenos de serpientes, arañas, escorpiones y otros animales ponzoñosos. De ellos, 386 mostraron propiedades prometedoras. Tras sintetizar 58 de estas moléculas, 53 demostraron ser eficaces contra bacterias multirresistentes en laboratorio, y varias lograron reducir significativamente la carga bacteriana en ratones infectados por Acinetobacter baumannii –patógeno clasificado como de «prioridad crítica» por la Organización Mundial de la Salud (OMS)– sin efectos adversos aparentes. Sin la inteligencia artificial, este rastreo computacional, que tardó apenas unas horas, se hubiese demorado décadas.

«Los venenos son obras maestras de la evolución; llevan cientos de millones de años perfeccionándose para superar defensas biológicas», explica César de la Fuente (A Coruña, 1986). «Los venenos son una vasta biblioteca de moléculas bioactivas, en gran parte sin explotar, y nuestro nuevo artículo revela cuán poderosos pueden ser», dice el científico gallego en su cuenta de la red social X. «Lo que hemos hecho es pedirle a un sistema de IA que busque en esa vasta biblioteca química moléculas que también maten a las superbacterias».

De la Fuente, licenciado en Biotecnología por la Universidad de León y doctor en Microbiología e Immunología por la Universidad de British Columbia (Canadá), es conocido por combinar biotecnología, microbiología y computación para acelerar el descubrimiento de antibióticos. En 2020 fue incluido por la revista «MIT Technology Review» en la lista de los 35 mejores innovadores menores de 35 años, y ha recibido más de 80 premios nacionales e internacionales.

La resistencia antimicrobiana, responsable de casi 5 millones de muertes al año en el mundo y cerca de 25.000 en España, es una de las principales amenazas para la salud global. La inversión farmacéutica está estancada, ya que, como afirma De la Fuente, desarrollar un antibiótico cuesta más que llevar un cohete a la Luna. Por ello, su equipo de investigación ha buscado soluciones en fuentes no convencionales como animales extintos, neandertales, ranas o venenos, cuyos péptidos atacan las membranas celulares de los microbios de forma tan agresiva que resulta difícil que desarrollen resistencia.

«Al combinar el cribado computacional con validación rápida en el laboratorio, realizamos uno de los estudios más exhaustivos sobre antibióticos derivados de venenos hasta la fecha», apunta Marcelo Torres, coautor del estudio. Changge Guan, otro de los autores, añade que la plataforma «mapeó más de 2.000 moléculas antibacterianas completamente nuevas, ampliando enormemente el universo de las terapias peptídicas».

«Solo hemos arañado la superficie de la farmacopea natural», advierte de la Fuente. «La IA nos permite profundizar con rapidez, justo cuando el mundo necesita nuevas estrategias contra las infecciones resistentes».

El equipo trabaja ahora en optimizar los compuestos más prometedores y ampliar las capacidades de APEX para explorar otros ecosistemas extremos en busca de nuevas armas terapéuticas.

Suscríbete para seguir leyendo