Se utilizó inteligencia artificial para mejorar moléculas antibacterianas

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En este estudio no se utilizó la inteligencia artificial para generar desde cero un número ilimitado de moléculas. El objetivo era mejorar péptidos antibióticos existentes. Los péptidos son cadenas cortas formadas por los componentes básicos de las proteínas. Los investigadores diseñaron modificaciones propuestas por ordenador a partir de diez péptidos iniciales. Después sintetizaron químicamente 100 moléculas candidatas y las probaron en el laboratorio. Muchas mejoraron su actividad contra las bacterias. Las moléculas seleccionadas también se evaluaron en dos modelos de ratón de infección por la bacteria Acinetobacter baumannii. Se observaron efectos más potentes que con las moléculas iniciales. Así, las propuestas del ordenador no se quedaron en predicciones: se pusieron a prueba mediante experimentos.

Una molécula eficaz en el laboratorio no es un antibiótico listo para utilizarse de inmediato en humanos. Durante el desarrollo de un medicamento deben investigarse su seguridad, su distribución por el organismo y la dosis adecuada. También importa si las bacterias pueden desarrollar resistencia al fármaco. Las tasas de éxito comunicadas corresponden únicamente a los experimentos seleccionados en esta investigación; no pueden generalizarse a todos los estudios de medicamentos. El trabajo respalda un enfoque para mejorar de forma más eficiente las moléculas candidatas. No demuestra que un nuevo medicamento esté listo para los pacientes.