Exploración eficiente de un antibiótico contra Acinetobacter baumannii a través del aprendizaje profundo

El antibiótico “halicina” se ha descubierto gracias a un algoritmo de aprendizaje automático (“machine learning”).  Básicamente lo que hicieron fue lo siguiente: se entrenó una red neuronal profunda mediante el “aprendizaje automático”, un tipo de inteligencia artificial que permite aprender a reconocer patrones entre una gran cantidad de datos. Se le enseñó a correlacionar la estructura molecular tridimensional de los antibióticos frente a una bacteria, el Escherichia coli. Una vez que se le “enseñó” a la base de datos cómo matar la bacteria Escherichia coli, se usó esta inteligencia artificial para explorar una base de datos de 6111 moléculas candidatas a fármacos para humanos. Así se descubrió la actividad antibiótica de SU3327, rebautizado halicina (en honor a HAL), un fármaco que se desarrolló en los años 60 para tratar la diabetes, pero que se descartó antes de llegar a la práctica clínica. Gracias a la inteligencia artificial se descubrió que es un potente antibiótico específico para el patógeno Acinenotobacer baumanii.

Sin lugar a dudas, la búsqueda automática de fármacos y antibióticos mediante herramientas de inteligencia artificial, tales como el aprendizaje automático (machine learning), revolucionará la biomedicina, desarrollando una nueva especialidad, la quimioinformática.

Dr. Ángel Tomás Camacho García

 Jefe Servicio Análisis Clínicos

 Vithas Lab Vigo

Basado en la publicación   Deep learning-guided discovery of an antibiotic targeting Acinetobacter baumannii. Gary Liu et al. Nature Chemical Biology. 25 May 2023.