Científicos de la Universidad de Pensilvania desarrollaron un revolucionario proceso basado en inteligencia artificial (IA) capaz de identificar compuestos antivirales hasta diez veces más rápido que los métodos tradicionales y con una cantidad de datos significativamente limitada. Esta innovación, que podría recortar el desarrollo de un nuevo antiviral de 10-15 años y miles de millones de euros a solo una décima parte de ese tiempo y costo, fue probada exitosamente en la búsqueda de un tratamiento para el enterovirus EV-71, responsable del síndrome mano-pie-boca (HFMD).
Un hito en la investigación de fármacos:
El estudio, publicado en la prestigiosa revista Cell Reports Physical Science, detalla cómo el equipo logró entrenar modelos de aprendizaje automático con un conjunto de apenas 36 compuestos. De este grupo inicial, los investigadores preseleccionaron ocho opciones prometedoras, prediciendo con precisión la efectividad de cinco agentes antivirales, cuya actividad fue posteriormente confirmada mediante experimentación en laboratorio.
«Nuestro método, impulsado por IA, demuestra 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 y miembro del laboratorio del español César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania, en colaboración con la Universidad de Cornell.
Entre una fusión de IA y la experimentación rigurosa
César de la Fuente, figura central de esta investigación, enfatiza la sinergia entre las tecnologías avanzadas y el rigor científico. «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«, afirma De la Fuente.
La iniciativa para esta investigación provino hace mas de cuatro años de la farmacéutica Procter & Gamble, interesada en encontrar soluciones para el enterovirus 71, para el cual solo existen vacunas experimentales. Haoyuan Shi, de la Universidad de Cornell y coautor del estudio, detalla: «Nuestras simulaciones de dinámica molecular proporcionan información crucial sobre cómo los compuestos antivirales interactúan con la cápside EV71 a nivel atómico». La cápside, la envoltura proteica del virus, es vital para su protección y proceso de infección.
Uno de los aspectos más innovadores de esta investigación radica en su capacidad para funcionar eficazmente con una cantidad reducida de datos. Fangping Wan, otro integrante del proyecto, subraya que el equipo pudo modelar el efecto antiviral «incluso en un escenario con datos muy limitados», un desafío significativo para los sistemas de aprendizaje automático que suelen depender de vastos y costosos conjuntos de información.
«Una de las claves es que, de un modelo con pocas moléculas, desarrollamos una base de datos con varios compuestos que muestran actividad contra el enterovirus 71. Luego hicimos muchas simulaciones computacionales para ver exactamente cómo la propuesta interactúa con el virus». Afirmó De la Fuente, haciendo hincapié en la reducción exponencial en tiempo y costos.
Más allá de su eficacia, el modelo desarrollado con la base molecular de Procter & Gamble ha sido liberado como código abierto y público. Esto significa que cualquier investigador alrededor del mundo puede acceder y adaptar el sistema para probarlo con otros patógenos. «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», explica De la Fuente.
El laboratorio de César de la Fuente es un epicentro de innovación en la lucha contra las infecciones, con otros estudios relevantes recientemente publicados tales como los antibacterianos de doble acción. Un estudio en Cell Biomaterials describe péptidos sintéticos que atacan a las bacterias resistentes a los antibióticos perforando sus membranas y activando un receptor celular inmune clave (MRGPRX2), lo que potencia las defensas naturales del cuerpo. Estos péptidos, diseñados con aminoácidos D para mayor resistencia a la degradación, ofrecen una estrategia dual sin precedentes. «
La investigación en la Universidad de Pensilvania se suma a un esfuerzo global para combatir las infecciones utilizando tecnología y nuevas estrategias:
- Fármacos existentes como preventivos: Investigadores de la Universidad de Granada y hospitales andaluces han demostrado que el fármaco Nirsevimab reduce la gravedad del cuadro clínico en niños tratados contra el Virus Respiratorio Sincitial (VRS), ofreciendo una nueva medida preventiva no vacunal.
- Vectores de enfermedades y microbiota: Un equipo científico liderado por la Estación Biológica de Doñana-CSIC ha publicado en PLoS One la primera caracterización de la microbiota bacteriana del mosquito Culex perexiguus, principal vector del virus del Nilo Occidental en España. Comprender esta microbiota es crucial para entender la epidemiología de transmisión y diseñar estrategias de control de enfermedades transmitidas por vectores.
- Este nuevo enfoque impulsado por la IA marca un antes y un después en la velocidad y eficiencia del descubrimiento de antivirales, prometiendo una respuesta más ágil y efectiva ante futuras amenazas sanitarias a nivel global.
