Redacción El País
Una investigación realizada por un grupo de bioingenieros de la Universidad de Pensilvania utilizó la inteligencia artificial (IA) para "resucitar" moléculas: los resultados fueron publicados en la revista Cell Host & Microbe y en los mismos se habla de la eliminación de la extinción molecular como un marco de descubrimiento de antibióticos.

Se trata de "resurrección" de moléculas de vida extintas como ácidos nucleicos, proteínas y otros compuestos que ya no están codificados por organismos vivos.

Para lograrl, los investigadores aplicaron métodos computacionales sobre proteínas tanto de humanos modernos (Homo sapiens) como de neandertales (Homo neanderthalensis) y los denisovanos (humanos primitivos que vivieron en Asia y estuvieron relacionados a los neandertales).

“Nos motiva la idea de recuperar moléculas del pasado para abordar los problemas que tenemos hoy”, dijo a la prensa César de la Fuente, coautor del estudio y bioingeniero de la Universidad de Pensilvania.

Los investigadores entrenaron un algoritmo de IA para reconocer partes de proteínas humanas en las que se cortan en péptidos. Con el objetivo de hallar nuevos péptidos, aplicaron el algoritmo a secuencias de proteínas disponibles públicamente, es decir, mapas de los aminoácidos en una proteína, de H. sapiens, H. neanderthalensis y Denisovans.

En su trabajo, tomaron algunas propiedades de esos péptidos hallados y los usaron para intentar predecir cuál de los nuevos podría matar bacterias. “Encontrar y probar candidatos a fármacos utilizando IA lleva unas semanas. Por el contrario, se necesitan de tres a seis años usando métodos más antiguos para descubrir un solo antibiótico nuevo”, señaló De la Fuente.

Luego de probar varias decenas de péptidos, eligieron los más potentes, y aunque ninguno mató a la bacteria que querían combatir, algunos les dieron un fuerte resultado, por lo que De la Fuente dijo que seguirán trabajando para "ajustar las moléculas más exitosas" con el fin de "crear versiones más efectivas". Asimismo, "alterar el algoritmo podría mejorar la identificación de péptidos antimicrobianos, con menos falsos positivos. Aunque el algoritmo que usamos no produjo moléculas sorprendentes, creo que el concepto y el marco representan una vía completamente nueva para pensar sobre el descubrimiento de fármacos”, añadió.