Cómo utilizar la Inteligencia Artificial para el desarrollo de antibióticos y diagnósticos

Spain AI arranca el 2022 con un webinar sobre Inteligencia Artificial, concretamente sobre la revolución de las máquinas para el desarrollo de nuevos antibióticos y test de diagnósticos. Este webinar lo ha llevado a cabo César de la Fuente, catedrático en la Universidad de Pensilvania y director del Machine Biology Group, que ha sido incluido en la lista Forbes como una de las 50 personalidades españolas mas influyentes del año.

A lo largo de los últimos años la Inteligencia Artificial ha sido una de las tecnologías que más ha evolucionado. Las ventajas y oportunidades que se desprenden de su uso ha provocado que cientos de sectores hagan uso de ella de forma prácticamente diaria. Uno de los sectores que más la ha incorporado a su día a día ha sido el de la medicina. En otras ocasiones, desde los webinars de Spain AI hemos visto cómo la IA se utiliza para detectar neumonías, algunos tipos de cáncer y otras patologías, sin embargo, en esta última sesión César de la Fuente nos ha sorprendido con una serie de avances que se han llevado a cabo en lo relacionado con el uso de la IA para el desarrollo de antibióticos.

El uso de tecnologías como la inteligencia artificial en el mundo de los antibióticos se debe, principalmente, al alto coste que tiene el proceso de creación de un nuevo medicamento. Precisamente desde el laboratorio que coordina César, combinan el poder de la capacidad computacional y el Big Data para reducir el coste asociado al desarrollo de un antibiótico, ya sea un coste de tiempo o un coste pecuniario.

Pero, ¿cómo hacerlo? ¿cómo se puede ir más allá en el mundo de la creación de antibióticos y cómo puede ayudar la IA? De la Fuente nos explica en su intervención una de las líneas de trabajo que siguen dentro del laboratorio. Concretamente, su trabajo consiste en traducir las estructuras químicas ya existentes en “unos” y “ceros” para que sea la máquina la que cree y diseñe nuevos antibióticos. Este proceso permite crear antibióticos de una forma mucho más rápida, sin necesidad de ir buscando nuevas estructuras químicas en la naturaleza que puedan tener este tipo de funcionalidades. Sin embargo, como es de esperar, no es factible analizar todo el espectro de estructuras químicas existentes y desde el laboratorio de De la Fuente se centran concretamente en las que se conocen como host defense peptides (HDP’s).

A partir de esa base química y biológica, se lleva a cabo un proceso en el que entran en escena un equipo humano multidisciplinar que tiene cuatro objetivos claramente faseados:

• Entender la composición de cada una de las moléculas que son objeto de estudio.
• Tras comprender su composición, se tendrá la opción de controlar y manipular dichas moléculas en el laboratorio.
• Una vez que se tiene ese conocimiento, es el momento de traducir ese saber en lenguaje informático, para así poder trabajar desde esa nueva perspectiva.

Siguiendo estos pasos, de la Fuente explica cómo están trabajando en la exploración de todo el campo secuencial que ofrece la combinación de las secuencias posibles, ya que es precisamente en ese punto, en la exploración, donde el trabajo de la IA y el Machine Learning entra en escena, aportando innovación a nivel molecular.

Uno de los ejemplos que de la Fuente ha explicado durante su intervención consiste en la recreación a nivel informático de lo que conocemos como el proceso de la “Teoría de selección natural” de Darwin. Recreando el proceso evolutivo en el plano informático y combinando los algoritmos de las moléculas surgidos del proceso de tres pasos explicados anteriormente (1. mutación; 2. selección; 3. recombinación), se consigue recrear la evolución natural en tiempo real y de una forma mucho más rápida. “De esta forma, el ordenador está evolucionando las moléculas para que se conviertan en antibióticos mucho más selectivos y potentes. Adentrándose y generando nuevas moléculas que incluso puede que no estén en la naturaleza” explica de la Fuente. Los resultados que ofrece el ordenador, posteriormente se sintetizan en el laboratorio para ver si verdaderamente son eficientes y aplicables al mundo real.

Pero, ¿qué otros ejemplos se podrían llevar a cabo? Si quieres conocer con todo lujo de detalles los diferentes proyectos y sistemas que han creado para desarrollar nuevos antibióticos para combatir enfermedades infecciosas y también nuevos sistemas de diagnóstico para detectar nuevas infecciones, te dejamos el vídeo completo de la intervención:

Información de César de la Fuente:

Página web: http://delafuentelab.seas.upenn.edu
Twitter: @delafuenteupenn