Un trabajo de César de la Fuente revela un nuevo sistema de IA que acelera la búsqueda de antibióticos más potentes

LEÓN, 14 May. (EUROPA PRESS) -

Un equipo de investigadores de la Universidad de Pensilvania (EEUU), dirigido por el egresado de la Universidad de León (ULE) y doctor Honoris Causa de la misma César de la Fuente ha desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial (IA) llamado 'ApexGO' que puede ayudar a crear candidatos a antibióticos más potentes con mayor rapidez, lo que ofrece una posible nueva vía para combatir infecciones resistentes a los fármacos.

El descubrimiento fue dado a conocer ayer, en un artículo titulado 'A generative artificial intelligence approach for peptide antibiotic optimization', publicado en la revista 'Nature Machine Intelligence'.

César de la Fuente es considerado como uno de los más destacados científicos del ámbito mundial, y ha recibido una larga colección de galardones y reconocimientos, entre los que se encuentran el concedido por la American Chemical Society como mejor investigador joven de EEUU; el del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), como uno de los diez mejores innovadores del mundo en Ciencias de la Vida y la Salud o el Premio Princesa de Girona.

El científico fue alumno de la primera promoción del título de Biotecnología de la ULE. "Guardo grandísimos recuerdos de mi tiempo formativo en la Universidad de León. De las ganas, el entusiasmo y el espíritu aventurero de formar parte de la primera promoción de Biotecnología. Fuimos un gran experimento que salió muy bien gracias al profesorado, a mis compañeros de clase y a la Universidad de León en su conjunto", ha recalcado.

La vinculación del científico con la ULE ha sido permanente en los últimos años y ha regresado en varias ocasiones a impartir conferencias y clases magistrales. También ha visitado León para recibir el nombramiento como 'Socio de Honor' de la Asociación de Biotecnólogos de León (ABLe), el título de 'Alumni de Honor' y para asistir a la ceremonia en la que se puso su nombre al Laboratorio Ambiental. Finalmente, el pasado 13 de febrero fue investido Doctor Honoris Causa, en un acto en el que también recibió este galardón Sergio Boixo.

RESISTENCIA A LOS ANTIBIÓTICOS

La resistencia a los antibióticos es una de las mayores amenazas de la medicina moderna. A medida que más bacterias aprenden a sobrevivir a los fármacos utilizados para eliminarlas, los investigadores se enfrentan a mayor presión para encontrar nuevos tratamientos de manera más rápida que la que permiten los métodos tradicionales, según ha informado a Europa Press en un comunicado la ULE.

El equipo de la Universidad de Pensilvania diseñó 'ApexGO' para contribuir a cerrar esa brecha mediante el uso de IA generativa con la intención de optimizar moléculas antibióticas prometedoras antes de probarlas en el laboratorio.

El sistema se centra en péptidos, que son pequeñas moléculas similares a proteínas que pueden actuar como antibióticos. En lugar de limitarse a buscar en listas existentes de moléculas conocidas, 'ApexGO' parte de plantillas peptídicas y sugiere cambios que podrían aumentar su eficacia a la hora de eliminar bacterias dañinas.

MOTOR DE DISEÑO INTELIGENTE

Es decir, el modelo actúa como un motor de diseño inteligente: aprende patrones a partir de secuencias peptídicas y luego propone nuevas versiones con más probabilidades de funcionar.

Para probar este enfoque los investigadores comenzaron con 10 plantillas peptídicas y utilizaron 'ApexGO' para diseñar versiones mejoradas. Después sintetizaron 100 de esos péptidos en el laboratorio y estudiaron su eficacia contra bacterias, además de su funcionamiento, qué estructuras formaban y si mostraban indicios de toxicidad para las células.

RESULTADOS SÓLIDOS

Los resultados fueron especialmente sólidos frente a bacterias gramnegativas, un grupo de patógenos difíciles de tratar que incluye algunas de las infecciones hospitalarias más peligrosas.

"ApexGO demuestra que se puede utilizar la IA para algo más que predecir qué moléculas podrían funcionar: puede ayudar a mejorarlas", ha explicado César de la Fuente. "El modelo parte de antibióticos peptídicos prometedores y aprende a optimizarlos, explorando nuevas posibilidades moleculares que después podemos sintetizar y probar en el laboratorio. En un momento en el que la resistencia a los antibióticos está aumentando en todo el mundo, necesitamos tecnologías que nos ayuden a avanzar más rápido materializando la idea en un candidato terapéutico real. 'ApexGO' es un paso importante hacia ese futuro".

Los investigadores señalan que el estudio apunta a "un futuro más amplio" en el que la IA generativa se convierta en una herramienta práctica para el descubrimiento de fármacos, lo que ayudaría a los científicos a avanzar con mayor rapidez desde la idea hasta el posible tratamiento. Esto podría marcar una diferencia significativa en el esfuerzo global por mantenerse por delante de las infecciones resistentes en el descubrimiento de nuevos antibióticos.