Integrantes del Machine Biology Group de la Universidad de Pensilvania, dirigido por el gallego César de la Fuente.
El equipo del gallego César de la Fuente extrae venenos mediante IA para nuevos antibióticos
Los investigadores de la Universidad de Pensilvania han publicado recientemente un artículo en 'Nature Communications' sobre su análisis de sustancias de serpientes, arañas o escorpiones para combatir infecciones
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El equipo de la Universidad de Pensilvania dirigido por el gallego César de la Fuente está desarrollando una investigación que analiza venenos de animales para desarrollar antibióticos potenciales.
Bajo el título Synthetic peptides targeting a mast cell-specific G protein-coupled receptor MRGPRB2 display anti-infective potential (Péptidos sintéticos dirigidos a un receptor MRGPRB2 acoplado a proteína G específico de mastocitos muestran potencial antiinfeccioso), el artículo fue publicado el pasado 12 de julio en Nature Communications.
En él, los investigadores detallan un sistema de inteligencia artificial denominado APEX con el que analizaron digitalmente más de 40 millones de péptidos procedentes de venenos animales en cuestión de horas.
Los autores del estudio identificaron así 386 péptidos con propiedades químicas para combatir infecciones. De los 58 sintetizados en laboratorio, 53 eliminaron bacterias multirresistentes in vitro y varios redujeron la carga bacteriana en ratones infectados por Acinetobacter baumanii, un patógeno clasificado como de prioridad crítica por la OMS.
"Los venenos son obras maestras de la evolución", afirma César de la Fuente. "Llevan cientos de millones de años perfeccionándose para superar defensas biológicas. Lo que hemos hecho es pedirle a un sistema de IA que busque en esa vasta biblioteca química moléculas que también maten a las superbacterias".
Para este trabajo, el equipo examinó digitalmente los venenos de serpientes, arañas, escorpiones y otros organismos ponzoñosos.
El equipo liderado por el gallego ve en los venenos un reservorio prometedor para atacar microbios. Además, mediante la IA se reducen tiempos de investigación, ya que su composición es tan diversa que un análisis manual supondría décadas de estudio.
"Al combinar el cribado computacional con validación rápida en el laboratorio, realizamos uno de los estudios más exhaustivos sobre antibióticos derivados de venenos hasta la fecha", añadió el Dr. Marcelo Torres, coautor del estudio.
Changge Guan, otra de las autoras del trabajo, señala que la plataforma "mapeó más de 2.000 moléculas antibacterianas completamente nuevas, ampliando enormemente el universo de las terapias peptídicas".
Los compuestos más prometedores se están optimizando mediante química medicinal para aumentar su estabilidad y vida media en sangre. En paralelo, el equipo expande las capacidades de APEX para explorar otros ecosistemas extremos en busca de pistas antibióticas.
"Solo hemos arañado la superficie de la farmacopea natural", afirma de la Fuente. "La IA nos permite profundizar con rapidez, justo cuando el mundo necesita nuevas estrategias contra las infecciones resistentes".
