Cuando era adolescente, César de la Fuente hizo una lista con los mayores problemas del mundo. Los ordenó según lo poco que los gobiernos invertían en resolverlos. La resistencia antimicrobiana quedó primera.
Dos décadas después, el problema no solo sigue ahí, sino que se ha vuelto más grave. Más de cuatro millones de muertes al año se asocian a infecciones resistentes.
Un análisis publicado en The Lancet advierte que la cifra podría superar los ocho millones en 2050. La tendencia preocupa.
La era post-antibióticos
En un ensayo en Physical Review Letters, De la Fuente y James Collins alertaron sobre una posible era “posantibiótica”.
Eso significa que bacterias comunes como Escherichia coli o Staphylococcus aureus podrían volverse letales. Hoy aún se tratan. Mañana quizá no.
El problema es claro: desarrollar nuevos antibióticos cuesta mucho, tarda años y deja pocas ganancias. Las farmacéuticas no ven incentivo.
La solución
De la Fuente decidió atacar el problema con inteligencia artificial. En la University of Pennsylvania entrena modelos que buscan péptidos antibióticos en genomas.
Un péptido es una cadena corta de aminoácidos, los bloques que forman proteínas. Algunos actúan como armas naturales contra microbios.
Su equipo explora lugares insospechados. Encontró candidatos en arqueas, organismos unicelulares antiguos, y también en venenos de serpientes y avispas.
Incluso escanea ADN de especies extintas. Llama al proyecto “desextinción molecular” y busca moléculas útiles en neandertales o mamuts.
Así aparecieron compuestos como mammuthusin-2 o mylodonin-2. En total, reunió más de un millón de posibles recetas genéticas.
El campo necesita creatividad. Collins, desde Massachusetts Institute of Technology, también usa IA para descubrir antibióticos, como hizo con halicin en 2020.
El uso de la IA
Descubrir fármacos siempre fue caótico. Científicos excavan tierra y agua esperando hallar algo útil. Es casi lotería.
El número de combinaciones químicas posibles es astronómico, alrededor de 10⁶⁰. Para comparar, la Tierra tiene unos 10¹⁸ granos de arena. Aquí la IA mejora la puntería. Analiza el “código” biológico y detecta secuencias con potencial antimicrobiano.
Aún no existen medicamentos listos para personas. Faltan dosis, pruebas y validaciones clínicas. Pero los péptidos entusiasman.
El propio cuerpo los usa como primera defensa. Además, atacan bacterias por varios frentes, no solo uno.
Esa estrategia múltiple dificulta que el microbio desarrolle resistencia. Es como enfrentar varios golpes al mismo tiempo.
En modelos recientes, su equipo diseñó péptidos sintéticos contra Acinetobacter baumannii, una amenaza prioritaria para la Organización Mundial de la Salud.
Ahora desarrollan ApexOracle, un sistema que analiza patógenos, detecta debilidades genéticas y propone antibióticos a medida. La meta es adelantarse a la resistencia antes de que cobre aún más vidas.