El modelo de computadora de inteligencia artificial, capaz de detectar más de cien millones de compuestos químicos en cuestión de días, está diseñado para detectar posibles antibióticos que maten a las bacterias mediante mecanismos diferentes a los fármacos existentes.
En su investigación, el equipo de científicos buscaba desarrollar una plataforma que permitiera aprovechar el poder de la inteligencia artificial para marcar el comienzo de una nueva era descubrimientos de antibióticos, según señalan los autores del hallazgo.
En este nuevo trabajo, los investigadores identificaron varios candidatos a antibióticos prometedores, aunque pensaron que el propio modelo de aprendizaje automático también podría usarse para desarrollar nuevos medicamentos, en base a las estructuras químicas que permiten que los medicamentos maten bacterias.
En concreto, los científicos diseñaron un modelo para buscar las características químicas que hagan que las moléculas sean efectivas para matar al 'E-coli'. Para ello, capacitaron al modelo en aproximadamente 2.500 moléculas, incluidos unos 1.700 medicamentos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y un conjunto de 800 productos naturales con diversas estructuras y una amplia gama de bioactividades.
Una vez que el modelo fue entrenado, este se probó en el Centro de Reutilización de Drogas del Broad Institute, una biblioteca de aproximadamente 6.000 compuestos. Dicho modelo seleccionó una molécula que se predijo que tenía una fuerte actividad antibacteria y que tenía una estructura química diferente de cualquier antibiótico existente hasta la fecha, llamada halicina, la cual había sido investigada previamente como posible medicamento para la diabetes.
Tras la obtención de este resultado, los investigadores probaron la halicina contra docenas de cepas bacterianas aisladas de pacientes y cultivadas en platos de laboratorio. Un análisis con el que consiguieron descubrir que esta molécula era capaz de eliminar a muchas bacterias resistentes a los tratamientos.
