Usando inteligencia artificial, los científicos han descubierto un nuevo antibiótico, «abaucina», destinado a combatir la peligrosa bacteria resistente a los medicamentos Acinetobacter baumannii. Este antibiótico dirigido reduce el riesgo de que las bacterias desarrollen resistencia a los medicamentos, lo que abre una vía nueva, rentable y eficiente para el descubrimiento de antibióticos.
El nuevo proceso podría acelerar el descubrimiento de otros antibióticos muy necesarios.
Científicos de la Universidad McMaster y el Instituto Tecnológico de Massachusetts han utilizado inteligencia artificial para descubrir un nuevo antibiótico que podría usarse para combatir un patógeno mortal resistente a los medicamentos que ataca a los pacientes vulnerables del hospital.
El proceso que usaron también podría acelerar el descubrimiento de otros antibióticos para tratar muchas otras bacterias desafiantes.
Los investigadores estaban respondiendo a la necesidad urgente de nuevos medicamentos para tratar Acinetobacter baumannii, identificada por la Organización Mundial de la Salud como una de las bacterias resistentes a los antibióticos más peligrosas del mundo. Notoriamente difícil de erradicar, A. baumannii puede causar neumonía, meningitis y heridas infectadas, todo lo cual puede conducir a la muerte.
El autor principal Jonathan Stokes, profesor asistente en el Departamento de Bioquímica y Ciencias Biomédicas de la Universidad McMaster. Los investigadores identificaron un nuevo compuesto antibacteriano para tratar el patógeno Acinetobacter baumannii. Crédito: Universidad McMaster
A. baumannii se encuentra generalmente en entornos hospitalarios, donde puede sobrevivir en las superficies durante largos períodos. El patógeno es capaz de recoger
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In the study, published on May 25 in the journal Nature Chemical Biology, researchers report they used an artificial intelligence algorithm to predict new structural classes of antibacterial molecules, and identified a new antibacterial compound, which they have named abaucin.
Descubrimiento de nuevos antibióticos contra A. baumannii a través de la detección convencional ha sido un desafío. Los métodos tradicionales consumen mucho tiempo, son costosos y tienen un alcance limitado.
Los enfoques algorítmicos modernos pueden acceder a cientos de millones, posiblemente miles de millones, de moléculas con propiedades antibacterianas.
“Este trabajo valida los beneficios de
» data-gt-translate-attributes=»[{» attribute=»»>machine learning in the search for new antibiotics” says Jonathan Stokes, lead author on the paper and an assistant professor in McMaster’s Department of Biomedicine & Biochemistry, who conducted the work with James J. Collins, a professor of medical engineering and science at
Gary Liu, graduate student in the Department of Biochemistry & Biomedical Science at McMaster University and co-author of the paper. Credit: McMaster University
“Using AI, we can rapidly explore vast regions of chemical space, significantly increasing the chances of discovering fundamentally new antibacterial molecules,” says Stokes, who belongs to McMaster’s Global Nexus School for Pandemic Prevention and Response.
“AI approaches to drug discovery are here to stay and will continue to be refined,” says Collins, Life Sciences faculty lead at the MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health. “We know algorithmic models work, now it’s a matter of widely adopting these methods to discover new antibiotics more efficiently and less expensively.”
Abaucin is especially promising, the researchers report, because it only targets A. baumannii, a crucial finding which means the pathogen is less likely to rapidly develop drug resistance, and which could lead to more precise and effective treatments.
Denise Catacutan, graduate student in the Department of Biochemistry & Biomedical Science at McMaster University and co-author of the paper. Credit: McMaster University
Most antibiotics are broad spectrum in nature, meaning they kill all bacteria, disrupting the gut microbiome, which opens the door to a host of serious infections, including C difficile.
“We know broad-spectrum antibiotics are suboptimal and that pathogens have the ability to evolve and adjust to every trick we throw at them,” says Stokes. “AI methods afford us the opportunity to vastly increase the rate at which we discover new antibiotics, and we can do it at a reduced cost. This is an important avenue of exploration for new antibiotic drugs.”
For more on this discovery, see AI Helps Find New Antibiotic Drug To Combat Drug-Resistant Infections.
Reference: “Deep learning-guided discovery of an antibiotic targeting Acinetobacter baumannii” by Gary Liu, Denise B. Catacutan, Khushi Rathod, Kyle Swanson, Wengong Jin, Jody C. Mohammed, Anush Chiappino-Pepe, Saad A. Syed, Meghan Fragis, Kenneth Rachwalski, Jakob Magolan, Michael G. Surette, Brian K. Coombes, Tommi Jaakkola, Regina Barzilay, James J. Collins and Jonathan M. Stokes, 25 May 2023, Nature Chemical Biology.
DOI: 10.1038/s41589-023-01349-8