El español que ha creado un algoritmo capaz de hallar nuevos antibióticos dentro del cuerpo humano

Los científicos han predicho que las infecciones resistentes a los antibióticos matarán a 10 millones de personas en 2050 si no lo remediamos. Una epidemia que acabará con más gente que el cáncer.

Ya lleva tiempo haciéndolo. Solo en España mueren anualmente unas 3.000 personas como consecuencia de infecciones hospitalarias originadas por bacterias resistentes. En toda Europa se contabilizan alrededor de 33.000 muertes por este mismo motivo, cerca del millón en todo el planeta.

Cada vez es mayor el número de infecciones cuyo tratamiento se vuelve más difícil debido a la pérdida de eficacia de los antibióticos. Su uso -y sobre todo su abuso- hace que pierdan efectividad. Las bacterias dejan de ser sensibles a sus efectos y resultan necesarios antibióticos cada vez más agresivos y tóxicos para eliminarlas. Y no siempre se consigue, porque ya existen superbacterias que aguantan incluso los más potentes, los de última generación.

La resistencia a los antibióticos se ha convertido, por tanto, en una de las mayores amenazas para la salud mundial. Biólogos y químicos se afanan en desarrollar nuevos antibióticos para combatir las bacterias en constante mutación, pero un equipo de ingenieros ha decidido abordar el problema desde una óptica diferente: encontrar antibióticos naturales en el genoma humano.

Al frente de esta investigación revolucionaria se encuentra un español. El gallego César de la Fuente, cuyo trabajo, realizado en EE.UU, donde reside, ya ha cosechado multitud de éxitos. Este año ha desarrollado varios test de detección de la covid sorprendentes y ahora la revista Nature Biomedical Engineering acaba de publicar el estudio en el que el español utiliza la Inteligencia Artificial para encontrar antibióticos naturales capaces de doblegar las bacterias multiresistentes.

Pregunta. ¿Qué tiene de novedosa su investigación?

Respuesta. La novedad fundamental es que hemos aplicado un algoritmo que permite explorar el cuerpo humano como una fuente nueva de antibióticos. La analogía que me gusta usar es que opera como cuando tienes un documento de Word muy largo y quieres encontrar una palabra en el texto. Vas a la opción de buscar, la escribes y te la localiza en todo el documento.

El algoritmo que hemos creado opera un poco así. Sabíamos el tipo de moléculas que buscábamos y utilizamos el algoritmo para que actuara como una función de búsqueda para encontrarlas en todo el organismo. Qué mejor lugar para empezar a buscar nuevos antibióticos que explorar nuestra propia información biológica, el conjunto de genes y proteínas que nos hacen ser quienes somos. El algoritmo recorre nuestros genomas y proteomas para descubrir allí ocultas las moléculas que predecimos pueden convertirse en nuevos antibióticos.

P. ¿Y habéis encontrado muchas de esas moléculas potencialmente sanadoras?

R. Hemos encontrado miles y no solo en el sistema inmune innato, que es donde te imaginarías que se producirían estas moléculas, ya que este sistema es el que nos protege de los patógenos invasores, sino que también las hallamos en el sistema cardiovascular, en el sistema nervioso, en el sistema digestivo...en lugares previamente no reconocidos.

Esto último nos está haciendo formular la hipótesis de que quizás la respuesta inmunológica, los patógenos invasores, no solo dependen del sistema inmune innato sino también de todos estos otros sistemas que previamente no se conocía que tenían esta función.

P. ¿Y qué moléculas habéis buscado?

R. Péptidos antimicrobianos (AMP), pequeñas moléculas de origen natural, producidas por casi todos los organismos vivos que tienen la capacidad de defender al cuerpo de las infecciones. Hasta ahora, los métodos tradicionales de búsqueda, basados principalmente en la intuición química y la experimentación han limitado mucho su descubrimiento pero el uso de la Inteligencia Artificial (IA) lo cambia todo.

P. ¿Es la primera vez que se usa la IA para algo así?

R. Para explorar el cuerpo humano como fuente de antibióticos sí, es la primera vez. Entonces es un momento emocionante. Abre un campo nuevo. Hemos obtenido miles de antibióticos que ahora tenemos que caracterizar, analizar y ver si podemos realmente usarlos, bien como guía para el desarrollo de antibióticos en un futuro, o bien como antibióticos en sí mismos. El objetivo es convertirlos en medicamentos que ayuden a la gente.

P. En vuestro estudio ya lo habéis probado con algunos de esos péptidos...

R. Sí, sintetizamos 55 y los expusimos a ocho patógenos diferentes, entre ellos E. coli y bacterias que causan infecciones por estafilococo y neumonía. Descubrimos que estos péptidos no sólo combatieron la infección sino que también se dirigieron a organismos comensales del intestino y la piel que son beneficiosos para nosotros. Pensamos que esto podría ser indicativo de una función moduladora de la microbiota que estos péptidos podrían poseer también.

El equipo comprobó además que si tomas moléculas que se producen en la misma parte del cuerpo y las combinas en cócteles lo que sucede es que se potencia su capacidad individual para combatir la infección en 100 veces, necesitas muy poca concentración, muy poca dosis para matar a los patógenos.

Otra cosa interesante es que en los ensayos que hemos realizado, las bacterias no han desarrollado resistencia a estos antibióticos, al menos en los 30 días del estudio del ensayo que hemos finalizado. Sin embargo sí lo hicieron ante antibióticos convencionales como por ejemplo la polomixina B, que probamos, un antibiótico que se prescribe habitualmente.

P. Los ensayos con animales también os dieron la razón...

R. Sí, en este estudio demostramos que los mejores antibióticos encontrados en el ser humano tienen capacidad antiinfectiva probada en dos modelos de ratón, de relevancia preclínica ambos. En un caso se trató una infección superficial en la piel y en otro una infección profunda en el muslo de los animales, con éxito en ambos casos. Además, el uso de estos péptidos como antibióticos en los ratones no dio lugar a ningún signo de toxicidad.

O sea que sí, que ya tenemos evidencia de que el algoritmo no es solo bueno para descubrir cosas hipotéticas, sino que hemos demostrado que estas moléculas tienen capacidad antibiótica en placas de petri in vitro y también en los modelos animales de relevancia preclínica.

P. Y cuánto tiempo y dinero puede costar que estos hallazgos lleguen al ser humano?

R. Normalmente, para desarrollar cualquier medicamento el tiempo medio es alrededor de diez años desde el momento en que se descubre hasta el momento en que se implementa en humanos. Una década y un coste tremendo, de más de un billón de dólares americanos. Para que te hagas una idea es más que el presupuesto que tiene la NASA para enviar un cohete a la Luna. O sea que desarrollar un medicamento, incluido un antibiótico, es más caro que enviar un cohete a la luna. Es un desafío tremendo hoy en día.

Lo bueno de los algoritmos de la inteligencia artificial es que tienen el potencial de disminuir el tiempo que tardamos en descubrir nuevos antibióticos y por ende los costes asociados al desarollo de los nuevos medicamentos.

P. Es esperanzador con esa espada de Damocles que tiene la humanidad por la resistencia a los antibióticos...

R. Sí, ante esa amenaza de las superbacterias, que se predice van a matar a 10 millones de personas para el 2050, había que pensar en métodos no convencionales para descubrir nuevos antibióticos. Estrategias diferentes a lo que venimos haciendo durante décadas, y eso es lo que hemos pretendido con esta investigación en la que ya llevamos trabajando varios años.

P. ¿Cómo se os ocurrió utilizar la IA para buscar antibióticos dentro del cuerpo humano?

R. Si, buena pregunta, pues mira, en mi laboratorio siempre hemos estado interesados en la información biológica, pensamos que la vida tiene varios códigos, el código del ADN (de las A, T, C y G), y el código de las proteínas, que están compuestas de aminoácidos, los componentes básicos de los péptidos. Siempre tuvimos la idea de que en todo este código tan tremendamente grande tenía que haber moléculas que estaban encriptadas, que estaban codificadas, que quizás estuvieran haciendo una función que nos pudiera ayudar en nuestra sociedad hoy en día, como por ejemplo para matar a las súperbacterias. Lo que nunca tuvimos fueron herramientas para explorar esto, hasta ahora.

Aquí pensamos en usar algoritmos inspirados en el reconocimiento de patrones. Como funciona nuestro móvil, Siri o Alexa, por ejemplo, pero en nuestro caso, en vez de reconocer sonidos o expresiones o imágenes, lo que reconocemos son patrones moleculares que constituyen potenciales antibióticos.

P. La verdad es que suena a ciencia ficción. ¿Tiene límites la Inteligencia Artificial?

R. Tiene un potencial tremendo. Nosotros, además de utilizarla para que nos ayude a descubrir nuevos antibióticos estamos mirando ahora si el ordenador puede adquirir un concepto que siempre asociamos a los seres humanos, que es la creatividad, ¿puede el ordenador crear nuevas moléculas?, algo para lo que un ser humano tardaría muchísimo tiempo y se necesitarían personas muy expertas. Estamos investigando este aspecto, ver si un ordenador, una máquina, realmente puede superar al ser humano en muchas de estas funciones para ayudarnos a avanzar.

P. En este caso la IA quizás sirva para revolucionar el mundo de los antibióticos.

R. Ese es el sueño que tenemos. Estamos trabajando duro para ver si es posible. Pero nuestro estudio va más allá, no solo abre puertas en el descubrimiento de antibióticos sino también de otros tipos de medicamentos en un futuro. El cuerpo humano es un tesoro de información, un conjunto de datos biológicos. Creemos, de verdad, que utilizando la inteligencia artificial podemos encontrar respuestas a algunas de las preguntas más difíciles.