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MagyarIntegrated Biosciences descubre nuevos antibióticos eficaces para eliminar el SARM y otros gérmenes mediante un software de descubrimiento de fármacos con IA
Integrated Biosciences ha descubierto una nueva clase de antibióticos eficaces para eliminar el SARM resistente a los antibióticos y otros gérmenes. Para lograrlo, la empresa utilizó el aprendizaje profundo de la IA entrenado en las partes clave de los antibióticos actuales que matan. Este descubrimiento ayuda a contrarrestar el creciente problema de las bacterias resistentes a los medicamentos.
El estafilococo áureo resistente a la meticilina es un ejemplo de bacteria que se ha vuelto cada vez más resistente a los fármacos. Los antibióticos actuales están perdiendo su eficacia a medida que aumentan las muertes cada año. Miles de personas mueren por infecciones de SARM y la tasa de mortalidad tras la infección, incluso entre portadores no sintomáticos, es mucho más alta de lo normal.
Los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos antibióticos pueden superar fácilmente los mil millones de dólares y llevar décadas. Integrated Biosciences hizo que su IA buscara antibióticos viables a través de un conjunto de 12 millones de candidatos utilizando sólo software en lugar de trabajo de laboratorio. La IA fue entrenada para saber qué aspectos de una molécula conducen a una alta actividad antibiótica y, lo que es importante, a la toxicidad. Esto evitó el tedioso trabajo necesario para aislar y luego probar los candidatos uno a uno en el laboratorio.
Aunque descubrir rápidamente una nueva clase de antibióticos es asombroso dada la reciente escasez en este campo, los nuevos fármacos aún deben probarse cuidadosamente en estudios con animales y humanos, por lo que aún faltan años para que lleguen al mercado. Deportistas y los niños de https://www.cdc.gov/mrsa/pdf/MRSA_ConsumerPstr_CaucasianF.pdf son vulnerables a las infecciones debido a la naturaleza de su juego, pero incluso compartir maquinillas de afeitar contaminadas puede propagar el SARM. Mientras tanto, puede eliminar el SARM resistente a los antibióticos y otros gérmenes de las superficies y los juguetes en casa utilizando un desinfectante registrado por la EPA https://www.epa.gov/pesticide-registration/list-h-epas-registered-products-effective-against-methicillin-resistant(como este en Amazon).
Integrated Biosciences anuncia una publicación en Nature que identifica una nueva clase de antibióticos descubierta mediante la plataforma de la empresa impulsada por IA
La publicación valida el uso del aprendizaje profundo explicable en el descubrimiento de fármacos e identifica una nueva clase de antibióticos, una de las pocas en 60 años
La resistencia a los antimicrobianos es una crisis de salud pública que, según las previsiones, matará a 10 millones de personas al año en todo el mundo de aquí a 2050, y sólo el SARM mata a más de 10.000 personas cada año en EE.UU. Los investigadores de Integrated Biosciences han descubierto la primera clase de antibióticos identificada mediante una nueva inteligencia artificial explicable. Estos antibióticos matan de forma específica y potente el SARM y otros patógenos bacterianos. (Foto: Business Wire)
20 de diciembre de 2023 11:00 AM hora estándar del Este
SAN CARLOS, California--(BUSINESS WIRE)--Integrated Biosciences, empresa de biotecnología pionera en el uso de la biología sintética y el aprendizaje automático para desarrollar terapias de nueva generación contra enfermedades relacionadas con el envejecimiento, ha anunciado hoy la publicación en la revista Nature de un manuscrito revisado por expertos en el que se detalla la aplicación de su plataforma en el descubrimiento de una nueva clase de antibióticos de molécula pequeña capaces de hacer frente a la resistencia a los antibióticos. Este descubrimiento representa una de las primeras clases nuevas de antibióticos en los últimos 60 años y es la primera descubierta aprovechando una plataforma impulsada por IA construida en torno al aprendizaje profundo explicable. El artículo, titulado "Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning" ("Descubrimiento de una clase estructural de antibióticos con aprendizaje profundo explicable"), es obra de un equipo de 21 investigadores, dirigido por el doctor Felix Wong, cofundador de Integrated Biosciences, y el doctor James J. Collins, catedrático Termeer de Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT y presidente fundador del Consejo Científico Asesor de Integrated Biosciences.
Entre los colaboradores adicionales se encontraban investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), el Instituto Broad del MIT y Harvard, el Instituto Wyss de Ingeniería Biológicamente Inspirada y el Instituto Leibniz de Investigación de Polímeros de Dresde (Alemania). En su estudio, los investigadores examinaron virtualmente más de 12 millones de compuestos candidatos para identificar esta nueva clase de antibióticos.
"Este descubrimiento de una nueva clase de antibióticos es un resultado revolucionario que demuestra que la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo explicable tienen una capacidad única para catalizar el descubrimiento de fármacos", afirmó el Dr. Wong. "Nuestro trabajo pone a disposición del público varios modelos de gran potencia para predecir con precisión tanto la actividad como la toxicidad de los antibióticos. Y lo que es más importante, esta es una de las primeras demostraciones de que los modelos de aprendizaje profundo pueden explicar lo que predicen, con implicaciones inmediatas y de gran alcance para la forma en que se realiza el descubrimiento de fármacos y la eficacia con la que podemos encontrar nuevos medicamentos utilizando la IA."
Satotaka Omori, doctor, miembro fundador y responsable de Biología del Envejecimiento en Integrated Biosciences, y autor colaborador en la publicación, afirmó: "Una implicación importante de este estudio es que los modelos de aprendizaje profundo en el descubrimiento de fármacos pueden, y en muchos casos deben, hacerse explicables. Aunque la IA sigue causando impacto, también se ve limitada por los numerosos modelos de caja negra que se utilizan habitualmente y que ofuscan el proceso subyacente de toma de decisiones. Al abrir estas cajas negras, pretendemos crear perspectivas más generalizables que puedan ser más útiles para acelerar el uso y el desarrollo de enfoques de próxima generación para el descubrimiento de fármacos."
En este enfoque innovador, el equipo de investigadores entrenó modelos de aprendizaje profundo sobre datos generados experimentalmente para predecir la actividad antibiótica y la toxicidad de cualquier compuesto. Inspirándose en la IA utilizada en otros contextos, incluida la tecnología de juego AlphaGo de DeepMind, los autores diseñaron nuevos modelos para explicar qué partes de una molécula eran importantes para la actividad antibiótica. El resultado fue una nueva clase de antibióticos con una potente actividad contra los patógenos multirresistentes. En una serie de experimentos, los investigadores probaron un antibiótico candidato en modelos de ratón de infección por SARM y descubrieron que era eficaz tanto por vía tópica como sistémica, lo que indica que el compuesto podría ser adecuado para un mayor desarrollo como tratamiento de infecciones bacterianas graves y relacionadas con la sepsis.
"Se trata de una importante validación de lo importante que será la integración de la IA y el aprendizaje profundo explicable para superar algunos de los retos más enojosos de la medicina, en este caso la resistencia a los antibióticos", afirmó el Dr. Collins. "Sobre la base de estos estudios de validación y enfoques similares, el equipo de Integrated Biosciences está preparado para acelerar aún más su integración de la biología sintética y un profundo conocimiento del estrés celular para abordar una importante necesidad no satisfecha de nuevos tratamientos dirigidos a las enfermedades relacionadas con el envejecimiento."
"En cualquier clase de fármacos, suele haber problemas persistentes que han limitado el desarrollo clínico. Una innovación clave en este estudio fue que podíamos recurrir al aprendizaje profundo explicable para ayudarnos a abordar cuestiones específicas, como la resistencia y la toxicidad, y encontrar soluciones rápidamente", afirmó el Dr. Wong.
Alicia Li, investigadora asociada en Integrated Biosciences y autora colaboradora en la publicación, añadió: "Es realmente emocionante ver cómo hemos sido capaces de demostrar una nueva forma de predecir lo útil que será un compuesto como antibiótico, la probabilidad de que el compuesto progrese en los ensayos de fase I y si el compuesto es o no uno de los muchos miembros potenciales de una nueva clase de fármacos."
Integrated Biosciences ha construido un cuerpo de investigación que, además de esta nueva publicación de Nature, incluye un artículo de Nature Aging publicado en mayo que demuestra cómo la IA puede utilizarse para descubrir nuevos senolíticos, compuestos antienvejecimiento que eliminan selectivamente las células senescentes "zombis". Estos compuestos se han mostrado prometedores en su capacidad para tratar enfermedades relacionadas con el envejecimiento, como la fibrosis, la inflamación y el cáncer. Un artículo de Cell Systems publicado en julio demostró la existencia de una plataforma basada en la biología sintética que permite el control humano de las respuestas al estrés asociadas al envejecimiento, lo que permite acelerar el cribado de fármacos dirigidos al envejecimiento.
Se puede acceder a la publicación, "Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning", en la página web de Nature: www.nature.com/articles/s41586-023-06887-8.
Acerca de Integrated Biosciences
Integrated Biosciences es una empresa emergente de biotecnología pionera en enfoques novedosos que combinan la biología sintética y el descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas impulsado por la IA para producir terapias de próxima generación dirigidas a enfermedades relacionadas con el envejecimiento. La empresa fue fundada en 2022 por los científicos Felix Wong, doctor por el MIT, Harvard y Princeton, y Max Wilson, doctor por la Universidad de Harvard. Entre sus asesores científicos se encuentran el doctor James J. Collins, catedrático Termeer de Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT, el doctor Sir David W. C. MacMillan, premio Nobel de Química en 2021, y el profesor universitario distinguido de Química James S. McDonnell de Princeton. Entre los inversores de Integrated Biosciences se encuentran Root Ventures, Mission BioCapital, Conscience VC, Reinforced Ventures y Polymath Capital. Para más información, visite: www.integratedbiosciences.com.
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