Apoya IBM en el diseño de moléculas para antibióticos novedosos

Imagen de fernando zhiminaicela en Pixabay
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El equipo de investigación de IBM Research, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede ayudar a acelerar el diseño de moléculas para antibióticos novedosos.

Así lo revela el estudio titulado “Acelerando el descubrimiento de antimicrobianos con modelos generativos profundos controlables y dinámica molecular”; publicado en Nature Biomedical Engineering.

El texto describe cómo se utilizó la inteligencia artificial para crear dos nuevos péptidos antimicrobianos no tóxicos (non-toxic antimicrobial peptides – AMPs) con una gran potencia de amplio espectro.

Los péptidos son moléculas pequeñas, se trata de cadenas cortas de aminoácidos, que son los componentes básicos de las proteínas. El enfoque del equipo supera a otros métodos de diseño de AMP líderes en casi un 10%.

Más allá de los antibióticos, este sistema de IA generativa podría acelerar el proceso de diseño de las mejores moléculas posibles para nuevos fármacos y materiales; lo que permitiría a los científicos utilizar la IA para descubrir y diseñar mejores candidatos para fármacos y terapias más eficaces.

Con ello se podrían atender de mejor manera las enfermedades, los materiales para absorber y capturar carbono para ayudar a combatir el cambio climático, materiales para una producción y almacenamiento de energía más inteligente, y mucho más.

El equipo de IBM Research utilizó un modelo generativo de IA denominado autocodificador generativo profundo para aprender sobre el vasto espacio de moléculas peptídicas conocidas.

El modelo capturó información significativa, lo que permitió explorar más allá de las plantillas antimicrobianas conocidas. Luego, los investigadores aplicaron Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS), un método computacional desarrollado recientemente para generar moléculas peptídicas novedosas con propiedades personalizadas.

Después, gracias a los clasificadores de aprendizaje profundo, examinaron las moléculas antimicrobianas candidatas generadas por IA en busca de atributos clave adicionales; como toxicidad y actividad de amplio espectro o la presencia de características fisicoquímicas novedosas indicativas de unión estable y péptido-membrana.

En 48 días, el enfoque de diseño molecular impulsado por IA para acelerar el descubrimiento permitió al equipo identificar, sintetizar y probar experimentalmente; 20 nuevos péptidos antimicrobianos candidatos generados por IA.

Dos de ellos resultaron ser muy potentes contra diversos patógenos gram-positivos y gram-negativos (incluida K. pneumoniae resistente a múltiples fármacos) y es muy poco probable que desencadenen resistencia a los medicamentos en E. Coli.

El enfoque propuesto podría conducir a un descubrimiento más rápido y eficiente de antimicrobianos potentes y selectivos de amplio espectro para mantener a raya a las bacterias resistentes a los antibióticos, definitivamente.

Y esperamos que la IA de IBM también se pueda utilizar para ayudar a abordar los otros desafíos de descubrimiento más difíciles del mundo, como el diseño de nuevas terapias, fotorresistencias sostenibles y amigables con el medio ambiente, nuevos catalizadores para una captura de carbono más eficiente y mucho más.

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