César de la Fuente, el gallego que enseñó a los ordenadores a crear antibióticos: usa la IA para combatir las superbacterias

Para César de la Fuente (A Coruña, 1986), el mundo siempre ha sido una gran incógnita. Desde pequeño se preguntaba el porqué de las cosas, una cuestión mucho más filosófica que científica. Sin embargo, fue ese ansia de entender cada organismo que conforma nuestro planeta lo que le hizo inclinarse por lo segundo.

Se licenció en Biotecnología por la Universidad de León, en la que fue la primera promoción del grado. "Había muy pocas opciones para estudiar esta carrera, y mucho menos en instituciones públicas", recuerda. Pero fueron sus aulas y sus laboratorios los que hicieron que De la Fuente empezara a fascinarse por las bacterias y los antibióticos.

Por eso, durante el último curso del grado, decidió poner rumbo a los Estados Unidos, donde aterrizó para realizar labores de investigación. Lo que no sabía este gallego es que ese avión no solo le haría llegar al país norteamericano, sino a la posibilidad de trabajar en la que él llama "la Meca" de la investigación.

El gallego César de la Fuente: "En un futuro sin antibióticos, la medicina moderna colapsaría"

Gracias a una beca de la Fundación 'la Caixa', se doctoró en Microbiología e Inmunología por la University of British Columbia (Canadá). Allí aprendió a aplicar el método científico, lo que para él es "la mejor manera de analizar y entender el mundo", pero también a "entender a las bacterias y a programar moléculas".

Pero su experiencia le dejó un regusto de insatisfacción. Admite, en conversación con ENCLAVE ODS desde el otro lado del Atlántico, que se sintió "frustrado" al ver que sus investigaciones se basaban en "prueba y error", con unos tiempos demasiado largos y "poco apetecibles".

Fue ahí cuando tuvo "un despertar", y auguró que la IA y los ordenadores, algún día, podrían recortar estos tiempos y serían capaces de programar moléculas. Bajo esta premisa, tuvo la suerte de entrar al Massachusetts Institute of Technology, considerada una de las mejores universidades del mundo.

César de La Fuente, en su laboratorio.

Sin embargo, la acogida no fue como se esperaba. Recuerda cómo le miraban "como si estuviera loco" cuando dijo que quería implementar la IA y la tecnología para programar y diseñar nuevos antibióticos. Pero decidió "no hacer caso de escepticismos", y con su equipo se puso manos a la obra para finalmente lograr su objetivo: entrenar el algoritmo de un ordenador para crear medicamentos.

De eso han pasado ya 10 años. Ahora, con 38, De la Fuente lidera un grupo de investigación en la Universidad de Pensilvania, figura entre los 50 españoles más galardonados según la lista Forbes y ha sido reconocido por la MIT Technology Review como uno de los innovadores más importantes del mundo por "digitalizar la evolución para crear mejores antibióticos".

¿Qué es exactamente un antibiótico y cómo funciona?

Un antibiótico es un compuesto capaz de eliminar bacterias patógenas, es decir, aquellas que resultan perjudiciales para nuestra salud. Son medicamentos ideados específicamente para combatir infecciones bacterianas.

El primero que se descubrió fue la penicilina, en 1928, y desde entonces se han desarrollado muchos otros. Seguramente, cualquiera ha tomado uno alguna vez en su vida, ya que son medicamentos muy eficaces para tratar infecciones que en el pasado podrían haber sido letales.

Su funcionamiento consiste en atacar a las bacterias de distintas maneras: algunos destruyen la membrana de la bacteria, otros interfieren con procesos esenciales para su vida, y existen múltiples mecanismos más para eliminar a estos microorganismos.

El problema es que las bacterias evolucionan con rapidez, logran replicarse en cuestión de minutos y pueden desarrollar resistencia, haciendo que un fármaco que antes era útil deje de funcionar. Este es uno de los grandes desafíos actuales, y por eso llevo años intentando descubrir nuevos antibióticos capaces de combatir a las conocidas superbacterias.

El gallego César de la Fuente recibe la Beca de investigación Alfred P. Sloan de Química 2025

¿En qué momento entra la inteligencia artificial en el campo de la investigación sobre antibióticos? ¿Cuándo decide aplicarla y cómo fue recibida por la comunidad científica?

La idea surgió al final de mi doctorado, hace más de una década... quizás ya doce años (ríe). Por entonces, los ordenadores ya se usaban extensamente para tareas como el reconocimiento de caras o sonidos, pero prácticamente nadie aplicaba la IA a la biología o a la lucha contra enfermedades infecciosas.

Cuando propuse utilizar inteligencia artificial para diseñar antibióticos, muchos me decían que era imposible, ya que la biología es extremadamente compleja y variable. Sin embargo, decidí seguir adelante, a pesar del escepticismo.

Tras un arduo trabajo, logramos demostrar que sí se podía entrenar un algoritmo para crear un antibiótico y que, tras sintetizarlo en el laboratorio, funcionaba en modelos experimentales con ratones. Esta demostración abrió una nueva línea de investigación.

Desde entonces, hemos desarrollado muchos modelos de IA para explorar la biología de manera digital y encontrar así posibles antibióticos tanto en organismos actuales como en especies ya extintas.

Durante muchos años, la recepción en la comunidad fue fría pero, hoy en día, tras la popularización de la IA, la percepción es mucho más positiva y su utilidad es ampliamente reconocida, pero al inicio fue muy distinto.

¿Recuerda cuál fue la primera molécula en la que aplicó inteligencia artificial?

Sí, fue en la llamada guanina. El artículo donde publicamos este hallazgo salió en 2018, pero comenzamos el proyecto en 2014.

Usamos un modelo evolutivo de IA que tomaba como punto de partida moléculas naturales y las evolucionaba digitalmente hasta transformarlas en nuevos compuestos con capacidad antibiótica. La guanina fue efectiva en modelos de ratón para reducir infecciones y demostró, por primera vez, que era posible utilizar un ordenador para crear un antibiótico funcional.

Parte del equipo de investigación de la Universidad de Pensilvania. Jianing Bai

¿Cómo se entrena a un ordenador para diseñar antibióticos? ¿Cuál es el papel de la IA en este proceso?

Depende del proyecto, pero pongo de ejemplo uno reciente: el modelo APEX, uno de los mejores actualmente para descubrir antibióticos. Fue entrenado completamente con datos experimentales de laboratorio estandarizados y robustos.

Apostamos por la hipótesis de que el éxito de una IA en un campo tan complejo como este depende de tener buenas bases de datos estandarizadas. Con APEX, comprobamos que es cierto: cuanto más estandarizados son los datos, mejor rinde la IA.

El modelo recibe secuencias de aminoácidos y predice directamente su función antibiótica, es decir, si esa cadena tendrá capacidad para eliminar bacterias. Este trabajo lo publicamos en 2024 después de desarrollar el proyecto desde 2023.

APEX nos permitió examinar la biología ancestral a nivel digital, encontrando compuestos antibióticos en organismos extintos como el mamut lanudo, el perezoso gigante, pingüinos que desaparecieron en los años 50, árboles de magnolia... Así, la IA se convierte en una herramienta poderosa para explorar y aprovechar la biodiversidad molecular, incluso de especies extintas.

Háblenos sobre su proyecto más reciente: el estudio con venenos y su uso en la lucha contra las superbacterias. ¿Cómo se transforma un veneno en un medicamento útil?

Aunque solemos asociar los venenos a algo negativo, en realidad son auténticas obras maestras de la evolución; llevan cientos de millones de años perfeccionándose para superar defensas biológicas.

En nuestro caso, entrenamos el modelo APEX para que analizara de forma digital gigantescas bases de datos con proteínas y péptidos procedentes de venenos, buscando compuestos con potencial antibiótico.

Así, nuestro modelo examinó unos 40 millones de péptidos, de los cuales, tras varios filtros, identificamos cerca de 400 moléculas prometedoras. Posteriormente sintetizamos 58 de esas moléculas en el laboratorio y 53 demostraron una alta eficacia para eliminar bacterias.

Algunas fueron testadas en modelos animales y demostraron potencial terapéutico. Todo este cribado se pudo realizar de manera digital, acelerando enormemente el proceso de descubrimiento.

Se estima que en 2050 podría haber una muerte por bacterias resistentes cada tres segundos. ¿Es una proyección realista? ¿Estamos preparados para afrontarlo en caso de que así lo fuera?

Es una de las mayores amenazas existenciales para la humanidad. Las enfermedades infecciosas han sido históricamente las principales causas de muerte. El primer antibiótico fue descubierto en 1928 y solo se introdujo en la sociedad en los años 40.

En menos de un siglo, los antibióticos, junto con el agua potable y las vacunas, han permitido duplicar la esperanza de vida. Sin antibióticos, procedimientos médicos modernos como la quimioterapia, los trasplantes de órganos, los partos o las cirugías serían sumamente arriesgados. La medicina colapsaría.

El problema es que en los últimos 40 años no se ha descubierto una nueva clase de antibióticos. Hay una gran brecha de innovación y necesitamos soluciones disruptivas para enfrentar este desafío mundial.

César de la Fuente, biotecnólogo gallego. Jianing Bai

¿Hay alguna bacteria que estén investigando actualmente por su peligrosidad o porque podría reaparecer y causar problemas de salud global?

En realidad, todas las bacterias pueden desarrollar resistencia con rapidez. Una de sus capacidades es transferirse genes de resistencia entre ellas, creando poblaciones resistentes a varios fármacos.

Trabajamos especialmente con aquellas peligrosas identificadas por la OMS como prioritarias: tipos de Klebsiella, Enterococcus, Escherichia coli y Staphylococcus aureus, entre otras. Son bacterias que ya causan muchas muertes y potencialmente pueden aumentar ese impacto en el futuro.

¿Qué papel juegan las farmacéuticas en la lucha contra las superbacterias? ¿Es verdad que no les resulta rentable apostar por los antibióticos?

El problema central es que no hay un mercado rentable para los antibióticos. Las farmacéuticas abandonaron este campo hace décadas, porque aun si una compañía desarrolla uno nuevo y supera todas las fases clínicas, la ganancia económica apenas existe.

Tradicionalmente, han sido medicamentos baratos y se usan de manera restringida para evitar resistencias, lo cual hace aún menos rentable su desarrollo.

A diferencia, por ejemplo, de la industria del automóvil, donde existe un gran mercado esperando coches eléctricos, aquí ni siquiera hay un mercado consolidado. Es una paradoja en el sentido de que hay mucha necesidad y, sin embargo, no hay incentivos económicos.

Por eso, su financiación debería venir de gente con altos recursos, gobiernos o instituciones sin ánimo de lucro, porque el modelo tradicional de negocio farmacéutico no encaja.

¿Cómo valora la financiación de su equipo durante estos años? ¿Ha mejorado con el avance y aceptación de la inteligencia artificial?

Ha sido duro conseguirla, sin duda más complicado que en otros campos científicos. Lo he hecho movido por la gran necesidad que existe y por el compromiso de intentar mejorar el mundo a través de la ciencia y la innovación, más que por interés económico. El campo de los antibióticos sigue teniendo poca financiación, pese a afectar a millones de personas.

En los últimos años ha habido cierta mejora gracias al auge de la IA, que ha despertado más interés, pero todavía el camino es difícil. Nosotros seguimos trabajando incansablemente para sacar adelante los proyectos a pesar de las dificultades.

Con el proyecto de la transformación de venenos ya finalizado, ¿están trabajando en algo nuevo o tiene ideas para el futuro en la investigación?

Tenemos múltiples líneas abiertas. Los venenos son muy interesantes porque son mezclas complejas y poco estudiadas, y creemos que aún hay muchísimo por descubrir en ese campo. Seguiremos aplicando la IA para explorarlos de manera más exhaustiva.

A nivel general, nuestro objetivo es digitalizar toda la biología: ver el ADN y las proteínas como códigos que pueden ser explorados por algoritmos para encontrar compuestos con las propiedades deseadas, no solo antibióticos, sino también moléculas que puedan modular el sistema inmune o tener efectos anticancerígenos.

Buscamos trasladar todo el conocimiento biológico posible al entorno digital, para acelerar y optimizar el descubrimiento científico.

Además, me gustaría destacar que estamos ante uno de los grandes problemas existenciales de la sociedad. Es fundamental comunicar la urgencia que hay de invertir en el desarrollo de nuevos antibióticos para salvar vidas en el futuro.

La inteligencia artificial ha acelerado muchísimo la capacidad de descubrimiento; lo que antes llevaba años, ahora puede lograrse en cuestión de horas. Este ritmo de avance es solo el principio, y en los próximos años veremos aún más logros en el campo.