Investigadores de la Universidad de Pensilvania desarrollaron un método basado en inteligencia artificial que podría acelerar drásticamente la creación de antivirales. El sistema, probado con éxito contra el enterovirus EV-71, reduce los tiempos y costos de desarrollo a una décima parte, abriendo nuevas perspectivas en la lucha contra futuras pandemias y enfermedades infecciosas.
Científicos argentinos revolucionan la creación de antivirales con inteligencia artificial: ¿un antes y un después en la lucha contra las pandemias?
Desarrollar un nuevo antiviral puede ser una carrera contra el tiempo y una inversión millonaria, hablamos de entre 10 y 15 años y más de 1.000 millones de euros. Pero, ¿qué pasaría si pudiéramos acelerar este proceso significativamente? Investigadores de la Universidad de Pensilvania, liderados por el científico español César de la Fuente, parecen haber dado con la clave gracias a la inteligencia artificial (IA).
El equipo desarrolló un nuevo proceso que, según ellos, podría reducir los tiempos y costos de desarrollo de antivirales a una décima parte. ¿Demasiado bueno para ser verdad? Quizás, pero los resultados iniciales son prometedores.
Inteligencia artificial al rescate de la salud global
El método se basa en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con un conjunto reducido de datos. En concreto, los investigadores utilizaron solo 36 compuestos para identificar potenciales antivirales contra el enterovirus EV-71, causante del síndrome mano-pie-boca (HFMD). Para este virus no existe tratamiento específico y, aunque generalmente no es grave, puede acarrear complicaciones neurológicas serias.
Lo llamativo es que, de esos 36 compuestos, el sistema predijo con precisión cinco agentes antivirales que fueron confirmados experimentalmente. Un golpe sobre la mesa de la IA en el campo de la medicina.
“Nuestro método, impulsado por IA, muestra que, incluso con datos limitados, el aprendizaje automático puede identificar eficazmente los compuestos antivíricos, acelerando el desarrollo de soluciones efectivas y garantizando una respuesta rápida a futuros brotes”, explica Angela Cesaro, coautora del trabajo.
¿Una nueva era en la medicina basada en datos?
César de la Fuente no se guarda elogios para su propio trabajo: “Lo emocionante de este trabajo es cómo se fusiona la IA con la experimentación rigurosa. Al unir las simulaciones moleculares, el aprendizaje automático y la validación de laboratorio dirigida, estamos acortando los plazos de descubrimiento y abriendo una nueva era de medicina basada en datos”.
La idea surgió hace cuatro años de la farmacéutica Procter & Gamble, quienes propusieron investigar el enterovirus 71, para el cual solo existen vacunas experimentales. “Nuestras simulaciones de dinámica molecular proporcionan información crucial sobre cómo los compuestos antivirales interactúan con la cápside EV71 a nivel atómico”, agrega Haoyuan Shi, de la Universidad de Cornell y coautor del estudio.
El secreto está en la limitación de datos
Uno de los aspectos más novedosos de esta investigación es, paradójicamente, la limitación de datos. Los sistemas de aprendizaje automático suelen requerir grandes cantidades de información, lo que implica altos costos. Sin embargo, el equipo de Pensilvania logró modelar el efecto antiviral “incluso en un escenario con datos muy limitados”, según Fangping Wan, otro integrante del proyecto.
Código abierto para la ciencia
Pero la cosa no termina ahí. El modelo desarrollado por iniciativa de Procter & Gamble, que aportó las bases moleculares, se ha desarrollado con un código abierto y público. Esto significa que cualquier investigador puede acceder al sistema y probarlo con otros patógenos. Una movida inteligente que podría acelerar aún más el descubrimiento de nuevos tratamientos.
“El modelo puede servir como base inicial para entrenarlo con otro tipo de datos, para ajustarlo a la singularidad de otras infecciones. La clave es desarrollar tecnologías, herramientas computacionales que luego podamos extrapolar”, señala De la Fuente.
¿El fin de las superbacterias?
El laboratorio de César de la Fuente también ha publicado un estudio en Cell Biomaterials sobre péptidos sintéticos que atacan a las bacterias resistentes a los antibióticos en dos frentes: perforan las membranas microbianas y activan un receptor celular inmune clave.
“Las superbacterias están superando a nuestros mejores fármacos. Al combinar la eliminación directa de bacterias con la activación inmunitaria, estos péptidos nos ofrecen una estrategia completamente nueva”, explica De la Fuente.
¿Estamos ante una revolución en la medicina? Es pronto para saberlo, pero los avances liderados por este científico argentino y su equipo nos dan una buena razón para ser optimistas.
