Inteligencia artificial contra gérmenes multirresistentes como el Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM): en pruebas con ratones, una de infección cutánea por SARM y otra de infección sanguínea, cada compuesto redujo la población de SARM 10 veces.
Lo publicado en Nature es el resultado del trabajo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts, en Boston. Los expertos empezaron analizando millones de compuestos químicos disponibles en el mercado, y con IA seleccionaron los activos y comprendieron qué forma química los hace eficaces.
Dirigido por James Collins, el estudio forma parte del Proyecto Antibióticos-AI del MIT, cuya misión es descubrir nuevas clases de antibióticos contra siete tipos de bacterias mortales a lo largo de siete años.
El SARM, que infecta a más de 80.000 personas al año en EE.UU., suele causar infecciones cutáneas o neumonía. Los casos graves pueden provocar sepsis, una infección de la sangre potencialmente mortal.
Los expertos utilizaron modelos de inteligencia artificial que pueden aprender a identificar estructuras químicas asociadas a la actividad antimicrobiana. Estos modelos examinan millones de compuestos y predicen cuáles pueden tener una actividad antimicrobiana intensa. Es más, los expertos también entienden cómo la herramienta hace sus predicciones y pueden utilizar este conocimiento para encontrar antibióticos adicionales por sí mismos.
Para entender cómo el modelo hacía sus predicciones, los investigadores adaptaron un antiguo algoritmo de búsqueda que permite al modelo generar no sólo una estimación de la actividad antimicrobiana de cada molécula, sino también una predicción de qué estructuras químicas son responsables de esa actividad.
Fuente: Web. Editado por CambioDigital OnLine
