La inteligencia artificial: el antídoto contra las superbacterias y epidemias víricas

Los científicos creen que en el futuro, la inteligencia artificial será la encargada de detectar enfermedades y además el posible tratamiento. Imagen: Referencial

La inteligencia artificial ha empezado a ser de gran utilidad para la medicina si se trata de diagnosticar y combatir enfermedades.

De acuerdo con los científicos, todo apunta a que en un futuro, la inteligencia artificial será la encargada de detectar las enfermedades en los pacientes y ayudará a determinar los tratamientos correspondientes.

En situaciones como la que se está viviendo ahora, con motivo de la epidemia de coronavirus, esa sería una gran noticia. Pero también lo sería para solventar problemas mucho más antiguos, como el de las bacterias resistentes a antibióticos. De hecho, en esto último, un equipo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha hecho grandes avances, como bien esta semana en un comunicado publicado en su página web.

Inteligencia Artificial vs Superbacterias

Se consideran como «superbacterias» a esas bacterias que provocan diversas enfermedades en el organismo y que son tan agresivas que ningún medicamento antibiótico es capaz de vencerlas fácilmente, lo cual ha sido una problemática de salud mundial durante muchos años, trayendo como consecuencia la muerte de miles de personas en el mundo a causa de estas bacterias resistentes a antibióticos.

Si bien son de vital importancia las campañas de concienciación para promover el buen uso de los antibióticos y, con ello, evitar en la medida de lo posible las resistencias, cada vez se hace más necesario un plan B que consista en la búsqueda de nuevos bactericidas, alternativos a los convencionales.

Son muchísimos los estudios dedicados a la búsqueda de principios activos con este potencial, pero a veces se hace complicado unir todas las piezas del rompecabezas para dar con aquellos que pudieran usarse a modo de antibióticos. Y es por ello que los investigadores del MIT han recurrido a un algoritmo de inteligencia artificial, capacitado para analizar las estructuras moleculares de un amplio abanico de compuestos químicos y correlacionarlas con propiedades concretas, como la habilidad de matar bacterias.

En el comunicado, los autores de esta investigación reconocen que no es la primera vez que se lleva a cabo el uso de modelos predictivos in silico (el equivalente a in vitro cuando se hace referencia a pruebas en un ordenador, en vez de ensayos de laboratorio). Sin embargo, normalmente se dedicaban únicamente a la detección de ciertas estructuras o grupos químicos concretos, pero no iban más allá, prediciendo sus propiedades, como en este caso.

Pudieron llegar a este punto después de capacitar el algoritmo con ayuda de 2.500 moléculas, que incluían 1.700 medicamentos aprobados por la FDA (la autoridad competente para la aprobación de alimentos y fármacos en Estados Unidos) y 800 productos naturales. De este modo, se conseguía que las redes neuronales “aprendieran” a identificar la función de cada estructura.

Una vez finalizado el entrenamiento, probaron a escanear una biblioteca de aproximadamente 6.000 compuestos, con propiedades y fórmulas químicas muy diferentes. Entre ellos, el modelo logró detectar la halicina, una sustancia con un gran poder bactericida, en base a los datos que previamente había documentado sobre estructuras químicas.

El siguiente paso era comprobar si, efectivamente, podría actuar como alternativa a los antibióticos. Para ello, lo probaron sobre cultivos de bacterias resistentes, aisladas de pacientes humanos. Descubrieron que era capaz de combatirlas con una eficacia mucho mayor que la de los antibióticos, incluso en bacterias especialmente resistentes, tales como algunas cepas de Clostridium difficile , Acinetobacter baumannii y Mycobacterium tuberculosis.

También lo probaron en ratones infectados con Acinetobacter baumannii, un patógeno oportunista, responsable de muchas de las infecciones de hospital que resultan especialmente graves en personas inmunodeprimidas. De nuevo, los resultados fueron muy positivos.

¿Inteligencia Artificial capacitada para frenar futuras epidemias?

Los científicos creen que si la IA con un algoritmo bien capacitado puede detectar entre 6.000 compuestos uno con la capacidad de sustituir a los antibióticos convencionales, aportando información suficiente sobre una epidemia vírica concreta también podría aportar las armas para detenerla.

Desde luego para los científicos ya es tarde en desarrollar ese sistema ante el brote del coronavirus de Wuhan, pero creen que puede darse una situación así en el futuro.

Apenas unos días después de que saltaran las alarmas sobre el COVID-19, los científicos chinos ya habían logrado secuenciar su genoma. Ahora, casi dos meses después, investigadores de todo el mundo han obtenido todo tipo de información sobre él, desde su tiempo de permanencia en superficies inanimadas, hasta la estructura de las proteínas a través de las que las células de sus hospedadores lo reconocen y desencadenan una respuesta inmunitaria.

Si todo esto se “enseña” a un algoritmo bien diseñado, ¿por qué no podría ayudar a acortar los tiempos de búsqueda de nuevos tratamientos?

Bajo esa premisa se basan empresas como Exscientia Ltd. o Healx, dos compañías británicas cuyo objetivo ha sido descrito recientemente en un artículo de Bloomberg. En dicho artículo, los responsables de ambas empresas explican cómo puede el conocimiento profundo de una enfermedad ayudar a analizar posibles fármacos y determinar cuál sería el idóneo.

Excientia, por ejemplo, ha utilizado ya su modelo de inteligencia artificial para detectar un compuesto para tratar el trastorno obsesivo compulsivo. El candidato seleccionado ha pasado de las fases iniciales de investigación a las pruebas de laboratorio en un tiempo récord, cinco veces más rápido que el promedio.

Por eso, según estos investigadores, sería posible que en futuras epidemias, como la del actual coronavirus, también pudiera ayudar a encontrar las armas mucho antes. De momento no será posible, por lo que tendremos que conformarnos con el trabajo directo de los científicos; que, aun sin inteligencia artificial, están trabajando sorprendentemente rápido si se compara con epidemias anteriores.

Con información de Hipertextual.