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Con inteligencia artificial diseñan moléculas que atacan bacterias

Según las combinaciones de aminoácidos se puede lograr que las moléculas diseñadas se adhieran a membranas celulares y las destruyan, lo que las ayudaría a combatir microorganismos.

Bogotá D. C., 12 de marzo de 2020Agencia de Noticias UN-

Con estas herramientas se busca optimizar el desarrollo de nuevos medicamentos para combatir microorganismos. Foto: archivo Unimedios.

Estructura tridimensional y helicoidal de los péptidos generados mediante algoritmos de aprendizaje profundo. Foto: Andrés Vélez.

La resistencia de las bacterias a los antibióticos ha generado una preocupación creciente en nuestra sociedad. Foto: archivo Unimedios.

En el mundo se presentan alrededor de 30 millones de casos de sepsis al año, de las que 5 millones terminan en muertes por infecciones resistentes a antibióticos tradicionales. Foto: archivo Unimedios.

Los péptidos son una alternativa prometedora para el desarrollo de medicamentos alternativos a los antibióticos. Foto: archivo Unimedios.

Estas combinaciones, que componen los péptidos sintéticos y que generarían una mejor capacidad para combatir microorganismos relacionados con enfermedades, además de que serían más económicos, se identifican por computador con herramientas de “aprendizaje profundo” (deep learning).

Detrás de este trabajo se encuentra Andrés Vélez Echeverri, magíster en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, quien explica que los péptidos, que son las moléculas que componen a las proteínas y que están presentes en todos los organismos vivos, pueden tener o no propiedades que les permiten combatir ciertos microorganismos.

“Cada aminoácido tiene una composición química y el cuerpo humano trabaja con 20 de ellos, pero en la naturaleza hay muchos más. Uno juega con esos 20 como si fueran letras del alfabeto, porque así se representan, y con ellas se pueden componer palabras; cada péptido es una”, detalla el investigador.

Las combinaciones de aminoácidos se obtienen mediante la generación de lenguaje natural, que consiste en crear un sistema que aprenda las composiciones gramaticales y contextuales de un idioma a través de algoritmos de aprendizaje profundo, las cuales toman como referencia un cuerpo de texto para que luego sea capaz de generar por sí solo texto con sentido y gramaticalmente correcto.

El investigador trasladó estos procesos al diseño de péptidos sintéticos con el fin de optimizar la búsqueda de alternativas a los antibióticos convencionales, sobre los que los microorganismos han presentado una resistencia creciente en los últimos años.

En este contexto, los péptidos antimicrobianos se han vuelto importantes en el desarrollo de nuevos antibióticos por su rol como agente inhibidor no solo de bacterias sino también de virus, hongos y parásitos, entre otros. Estas moléculas forman parte natural de todos los organismos vivos y configuran la primera línea de defensa contra bacterias, microbios y parásitos.

“Por eso empezamos a tratar de aprender con esas técnicas de generación de lenguaje natural en el espacio de péptidos antimicrobianos, los cuales se pueden representar como muchas letras juntas, lo que aprovechamos para generar nuevas moléculas”, señala el ingeniero Vélez.

A pruebas de laboratorio

Los resultados del estudio muestran que las técnicas de aprendizaje profundo pueden “aprender” la estructura de un péptido antimicrobiano y a partir de esta crear nuevos sintéticos, pero el alcance de la investigación solo llegó a generar estas formulaciones y validar su capacidad con el mejor clasificador que encontró el ingeniero Vélez en la revisión de la literatura científica.

La idea es llevar dichas secuencias generadas por computador a pruebas en laboratorio para evaluar su capacidad de respuesta ante los microorganismos; ya se encuentra un proyecto en curso, que será la “prueba de fuego” para comprobar si los péptidos sintéticos pueden funcionar.

(Por: fin/ALP/MLA/LOF
)
N.° 227

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