Con IA generativa, investigadores del MIT diseñan compuestos que matan bacterias resistentes a los antibióticos
Los algoritmos generaron más de 36 millones de compuestos posibles y encontraron candidatos contra la gonorrea y el MRSA
Por Álvaro Gutiérrez Fernández
Zacatelco, Tlaxcala. – Un equipo del MIT utilizó algoritmos de inteligencia artificial generativa para diseñar compuestos capaces de combatir dos infecciones difíciles de tratar: Neisseria gonorrhoeae resistente a fármacos y Staphylococcus aureus resistente a múltiples fármacos (MRSA).
Los investigadores generaron más de 36 millones de compuestos teóricos y los evaluaron computacionalmente. Los mejores candidatos tienen estructuras distintas a cualquier antibiótico existente y parecen funcionar mediante mecanismos novedosos que alteran la membrana celular de las bacterias.
El estudio, dirigido por James Collins del Instituto de Ingeniería Médica y Ciencia del MIT, se publicó en la revista Cell. Los autores principales son Aarti Krishnan, Melis Anahtar y Jacqueline Valeri.
Dos enfoques diferentes
Para N. gonorrhoeae (bacteria Gram negativa), los investigadores partieron de un fragmento químico con actividad antimicrobiana. Usando dos algoritmos generativos (CReM y F-VAE), produjeron unos 7 millones de candidatos que contenían ese fragmento. Tras varios filtros, seleccionaron 80 compuestos para intentar sintetizarlos. Solo dos pudieron fabricarse. Uno de ellos, llamado NG1, resultó muy eficaz eliminando la bacteria en placas de laboratorio y en un modelo de ratón con infección resistente.
Estudios adicionales mostraron que NG1 interactúa con una proteína llamada LptA, involucrada en la síntesis de la membrana externa bacteriana. Esa interferencia resulta fatal para las células.
Para S. aureus (bacteria Gram positiva), los investigadores dejaron que los algoritmos generaran moléculas sin restricciones, solo siguiendo reglas generales de combinación de átomos. Generaron más de 29 millones de compuestos, los filtraron y redujeron a unos 90. De ellos, pudieron sintetizar y probar 22. Seis mostraron fuerte actividad antibacteriana contra MRSA en laboratorio. El mejor candidato, DN1, eliminó una infección cutánea por MRSA en un modelo de ratón.
Estas moléculas también parecen interferir con la membrana celular bacteriana, pero con efectos más amplios, no limitados a una proteína específica.
Próximos pasos
La organización sin fines de lucro Phare Bio, parte del proyecto Antibiotics-AI, trabaja ahora en modificar NG1 y DN1 para pruebas adicionales. El equipo también planea aplicar las mismas plataformas contra Mycobacterium tuberculosis y Pseudomonas aeruginosa.
El trabajo recibió financiamiento de la Agencia de Reducción de Amenazas de Defensa de EE.UU., los Institutos Nacionales de Salud, el Proyecto Audacious, y otros donantes.
