La inteligencia artificial podría cambiar las reglas del juego a medida que los científicos trabajan para combatir la creciente amenaza de la resistencia a los antibióticos.

Aumento de la ineficacia

Hoy, a medida que el mundo emerge de la pandemia de Covid-19 , se está materializando otro grave desafío para la salud mundial: la creciente ineficacia de los antibióticos. La resistencia bacteriana es algo que ocurre naturalmente, pero el uso excesivo omnipresente de antibióticos significa que la resistencia a los antimicrobianos (RAM) ahora puede clasificarse como una importante amenaza para la salud mundial. 

Los antibióticos, que son esencialmente medicamentos que destruyen o ralentizan el crecimiento de bacterias, son medicamentos fundamentales, aclamados durante mucho tiempo como uno de los descubrimientos más importantes de la medicina moderna. Muchos pueden tratar con éxito las infecciones bacterianas, previniendo la propagación de la enfermedad y reduciendo las complicaciones graves relacionadas con la enfermedad. 

Pero la eficacia de muchos antibióticos ahora es mucho menor de lo que solía ser, mientras que algunos se han vuelto completamente ineficaces. Se han observado en todo el mundo altas tasas de resistencia a los antibióticos utilizados para tratar muchas infecciones bacterianas comunes, incluidas infecciones del tracto urinario, sepsis, neumonía, tuberculosis, infecciones de transmisión sexual y algunas formas de diarrea, lo que indica que nos estamos quedando rápidamente sin antibióticos. ese trabajo.  

Una pandemia silenciosa

Los niveles crecientes de AMR han llevado a la aparición de las llamadas "superbacterias", como MRSA (Staphylococcus aureus resistente a la meticilina), Clostridium difficile (C. diff) y la bacteria que causa la tuberculosis multirresistente (MDR-TB) . 

Estas son causas cada vez más potentes de muerte y discapacidad en todo el mundo. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que 700.000 personas mueren cada año por infecciones resistentes a los antimicrobianos. Este número podría dispararse a 10 millones al año para 2050, a menos que se encuentren soluciones. 

Un investigador sostiene dos placas de cultivo que cultivan bacterias en presencia de discos que contienen varios antibióticos. El de la derecha tiene una cepa que es resistente a todos los antibióticos probados. (Crédito: Imágenes de Historia de la Ciencia/Alamy)

David Sweetnam es el presidente del Ineos Oxford Institute , que está trabajando para abordar la creciente amenaza de AMR. Él explicó:

“AMR es una pandemia silenciosa. La idea de tener un mundo sin antibióticos es impensable. Pero si no contrarrestamos la amenaza, una cosa es segura: las bacterias evolucionarán y harán que todo nuestro stock de antibióticos sea irrelevante”.

IA al rescate 

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser un activo cada vez más importante para gestionar y mitigar la resistencia a los antibióticos. Actualmente, se está aplicando para acelerar el descubrimiento de antibióticos, ayudar a los médicos en la optimización de la terapia con antibióticos y predecir dónde pueden ocurrir brotes.

Entre 2014 y 2019, solo se desarrollaron y aprobaron 14 nuevos antibióticos, mientras que solo una pequeña fracción de los antibióticos aprobados en los últimos 40 años representan nuevas clases de compuestos. Sin embargo, al igual que con otras clases de medicamentos, la IA está comenzando a ayudar a los científicos a descubrir nuevos antibióticos con mayor rapidez y precisión de lo que permitían los métodos convencionales en el pasado. 

En febrero de 2020, por ejemplo, los científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) emplearon el aprendizaje profundo para descubrir un nuevo y poderoso antibiótico. El modelo de IA utilizado fue diseñado para identificar compuestos que matan bacterias utilizando mecanismos diferentes a los de los antibióticos existentes y fue capaz de detectar más de cien millones de candidatos en unos pocos días.

La IA está comenzando a ayudar a los científicos a descubrir nuevos antibióticos con mayor rapidez y precisión de lo que permitían los métodos convencionales en el pasado. (Crédito: ARMMYPICCA – stock.adobe.com)

James Collins es el Profesor Termeer de Ingeniería y Ciencias Médicas en el Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas (IMES) y el Departamento de Ingeniería Biológica del MIT. Él dijo:

“Queríamos desarrollar una plataforma que nos permitiera aprovechar el poder de la inteligencia artificial para marcar el comienzo de una nueva era de descubrimiento de fármacos antibióticos. Nuestro enfoque reveló esta asombrosa molécula que podría decirse que es uno de los antibióticos más potentes que se ha descubierto”.

Diagnóstico y tratamiento mejorados

Los métodos convencionales de diagnóstico de RAM no son ni rápidos ni intuitivos. Las pruebas estándar de susceptibilidad a los antimicrobianos tardan más de 24 horas, por ejemplo, mientras que la secuenciación del genoma completo requiere la experiencia de un bioinformático y el procesamiento de grandes cantidades de datos .

Varios estudios han empleado IA para acortar los tiempos de diagnóstico a tan solo tres horas, combinando pruebas de susceptibilidad antimicrobiana asistidas por citometría de flujo con aprendizaje automático supervisado.

De manera similar, la IA podría aumentar la eficiencia y la interpretabilidad de la gestión de datos del genoma. 

Predicción AMR 

Un factor crucial para reducir las bacterias resistentes a los antibióticos es predecir dónde pueden ocurrir brotes y qué medicamentos se ven afectados. La IA puede ser una herramienta esencial en esto, determinando patrones de resistencia a partir de millones de puntos de datos globales.

Un factor crucial para reducir las bacterias resistentes a los antibióticos es predecir dónde pueden ocurrir brotes y qué medicamentos se ven afectados. (Crédito: Zoë van Dijk / Revista Quanta)

En 2022, un equipo internacional de científicos utilizó IA para monitorear los niveles de bacterias resistentes a los antibióticos en todo el mundo. Los hallazgos del equipo, que utilizó un conjunto de datos de Pfizer llamado ATLAS, uno de los programas de vigilancia de RAM más grandes y completos del mundo, pueden ayudar en el desarrollo de estrategias específicas para combatir la RAM. 

Si bien los datos relacionados con la RAM derivados de los sistemas de monitoreo y vigilancia como ATLAS podrían beneficiarse en gran medida del análisis basado en la IA, aún existen desafíos importantes. El profesor Robert Beardmore del Living Systems Institute de la Universidad de Exeter , quien dirigió el estudio, explicó: 

“La IA podría ayudar a resolver el problema de la RAM, pero las agencias nacionales de salud necesitan publicar muchos más datos para que esto suceda.Deberíamos estar rastreando a las personas en las clínicas todo el tiempo para obtener los datos que necesitamos, en lugar de depender de miles de estudios clínicos dedicados para cubrir todos los casos, algo que probablemente nunca sucederá a la escala necesaria”.