César de la Fuente.
César de la Fuente, Honoris Causa y egresado de la ULE, crea una nueva IA que acelera la búsqueda de antibióticos
El investigador lidera un equipo en la Universidad de Pensilvania (EE.UU.) que ha desarrollado el sistema ApexGO que ayudará a combatir infecciones resistentes a los fármacos.
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El egresado y Doctor Honoris Causa por la Universidad de León (ULE) César de la Fuente ha presentado este pasado miércoles un nuevo sistema de inteligencia artificial que es capaz de acelerar la búsqueda de antibióticos.
Bajo el nombre de ApexGO, este sistema ha sido desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad de Pensilvania (EE.UU.) que es liderado por el propio De la Fuente.
La IA puede ayudar a crear candidatos a antibióticos más potentes con una mayor rapidez, lo que ofrece una nueva vía para combatir infecciones resistentes a los fármacos.
El descubrimiento se ha dado a conocer este pasado miércoles en un artículo titulado 'A generative artificial intelligence approach for peptide antibiotic optimization', que se ha publicado en la revista Nature Machine Intelligence.
El egresado de la ULE y Doctor Honoris Causa es uno de los científicos más destacados a nivel mundial, habiendo recibido una larga colección de galardones y reconocimientos, entre los que están los concedidos por la American Chemical Society como mejor investigador joven de Estados Unidos.
También está el que le otorgó el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), quien le consideró uno de los 10 mejores innovadores del mundo en Ciencias de la Vida y la Salud, o el Premio Princesa de Girona.
De la Fuente fue alumno de la primera promoción del título de Biotecnología de la universidad leonesa, sobre la que reconoció que guarda "grandísimos recuerdos" como las "ganas, el entusiasmo y el espíritu aventurero de formar parte de esta primera promoción".
Para el prestigioso científico, él y sus compañeros fueron "un gran experimento que salió muy bien gracias al profesorado y a la Universidad de León en su conjunto".
Desde su salida de la ULE, su vinculación ha sido permanente en estos años, habiendo regresado en varias ocasiones para impartir conferencias y clases magistrales.
El descubrimiento
La resistencia a los antibióticos es una de las mayores amenazas que se presentan en la medicina moderna. A partir de que más bacterias aprenden a sobrevivir a los fármacos, los investigadores se enfrentan a mayor presión para dar con nuevos tratamientos de forma más rápida que la que permiten los métodos tradicionales.
ApexGO surge para contribuir a cerrar la brecha a través de la IA generativa con el objetivo de optimizar moléculas antibióticas prometedoras antes de probarlas en el laboratorio.
Actividad antimicrobiana de péptidos optimizados por ApexGO.
El sistema se basa en péptidos, que son pequeñas moléculas parecidas a proteínas que pueden actuar como antibióticos.
En vez de limitarse a buscar en listas existentes de moléculas conocidas, esta nueva IA parte de plantillas peptídicas y propone cambios que podrían incrementar su eficacia a la hora de eliminar bacterias dañinas.
En otras palabras, el modelo actúa como un motor de diseño inteligente que aprende patrones a partir de secuencias peptídicas y luego ofrece nuevas versiones con más probabilidades de funcionar.
Los investigadores empezaron con 10 plantillas peptídicas y usaron ApexGO para diseñar versiones mejoradas. Tras ello sintetizaron 100 de esos péptidos en el laboratorio y estudiaron su eficacia contra bacterias.
También analizaron su funcionamiento, qué estructuras formaban y si mostraban indicios de toxicidad para las células. Los resultados fueron sólidos frente a bacterias gramnegativas, un grupo de patógenos que es difícil de tratar e incluye a su vez algunas de las infecciones hospitalarias más peligrosas.
El científico ha explicado que ApexGO "demuestra que se puede usar IA para algo más que predecir qué moléculas podrían funcionar: puede ayudar a mejorarlas".
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, ayudando a los científicos a avanzar con mayor rapidez desde la idea hasta el posible tratamiento.
