El Instituto de Biología Integrativa de Sistemas (I2SysBio), un centro mancomunado de la Universitat de València y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha desarrollado un nuevo sistema de Inteligencia Artificial (IA) para predecir qué bacterias son susceptibles a ciertos virus (fagos) basándose en la secuencia de una enzima específica: la depolimerasa. Este avance se publicó en la revista ‘Nature Communications’ y representa un gran paso hacia la superación de obstáculos como la resistencia a los antibióticos.
Antecedentes y Contexto del Estudio
Problema de Resistencia a los Antibióticos
La resistencia a los antibióticos es un problema creciente en el tratamiento de infecciones bacterianas, lo que ha llevado a la búsqueda de alternativas como el uso de fagos. Identificar qué fago es efectivo contra una bacteria específica normalmente es un proceso complejo.
Uso de la Inteligencia Artificial
El estudio ha propuesto el uso de tecnologías de IA para simplificar y mejorar la precisión en la predicción de qué fagos pueden infectar a ciertas bacterias. El modelo de IA utiliza, específicamente, datos de la bacteria Klebsiella, que es difícil de tratar debido a su alta resistencia a los antibióticos y su capacidad para formar biofilms protectores.
Mecanismo de Acción de los Fagos
Los fagos superan las barreras bacterianas, como cápsulas de polisacáridos, mediante la producción de depolimerasas, enzimas que descomponen estas cápsulas permitiendo que el fago infecte eficazmente a la bacteria.
Técnicas y Resultados
Datos y Teoría
El equipo investigador creó una base de datos a partir de más de 74.000 profagos y casi 20.000 secuencias de depolimerasas, lo que les permitió asociar cada enzima con un tipo de cápsula bacteriana específica.
Aplicación del Aprendizaje Automático
Utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y modelos similares a los usados en el procesamiento del lenguaje natural, lograron predecir con alta precisión la especificidad de cada depolimerasa frente a diferentes tipos de cápsulas bacterianas.
Consejos para Emprendedores y Negocios en Biotecnología
- Innovación Continua: Mantener una cultura de innovación puede abrir puertas a soluciones disruptivas como el uso de fagos en tratamiento médico.
- Colaboración Interdisciplinaria: La colaboración entre distintas disciplinas científicas puede resultar en avances significativos, como la combinación de biología y tecnologías de IA.
- Foco en la Resistencia a los Antibióticos: Dadas las implicaciones de la resistencia a los antibióticos, centrar los esfuerzos en esta área puede no solo ser rentable sino también extremadamente beneficioso para la salud pública.
Conclusiones
Este estudio subraya la importancia de integrar nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, en la lucha contra las enfermedades infecciosas. No solo simplifica los métodos tradicionales de ensayo y error en microbiología, sino que también ofrece una vía eficiente y prometedora para combatir patógenos resistentes. Los resultados no solo son aplicables a la Klebsiella sino a una amplia gama de bacterias, mostrando el potencial vasto de la metodología desarrollada en el estudio.