Investigadores españoles combaten a las “superbacterias” con algoritmos de inteligencia artificial
Investigadores españoles combaten a las “superbacterias” con algoritmos de inteligencia artificial
Una herramienta de IA (llamada ARES), diseñada por la UPV y FIBIO-HRC, puede predecir si una bacteria generará resistencias a los antibióticos. La ciencia puede adelantarse a la evolución
2 octubre, 2020 13:03La resistencia a los antibióticos es, en la actualidad, una de las mayores amenazas para la salud mundial. Según un estudio del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades (ECDC), cada año, sólo en Europa, mueren más de 33.000 personas debido a infecciones provocados por bacterias que han desarrollado resistencias a los antibióticos.
Los científicos hablan de “super bacterias” cuando se refieren a esos microorganismos que de manera natural han generado resistencia a los antibióticos. Evolucionan para asegurar su supervivencia. Esto provoca que muchos tratamientos estándar sean menos efectivos. Infecciones como neumonía, tuberculosis o salmonelosis pueden ser más difíciles de curar si las bacterias que los provocan “aprenden a defenderse de los antibióticos”. Por fortuna, la ciencia cuenta con la alianza de la tecnología para evitar que eso suceda.
La ciencia puede adelantarse a la evolución
Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (FIBio-HRC), con la colaboración de la empresa tecnológica Biotech Vana S.L, han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que permite predecir cómo evolucionan las bacterias cuando se enfrentan a los antibióticos. Así la ciencia puede incluso adelantarse a la evolución.
La tecnología de ARES (Antibiotic Resistance Evolution Simulator), está basada en la computación con membranas. Este simulador inteligente analiza el comportamiento de la célula de la bacteria y procesa la información de su ADN, del ARN y las proteínas. A partir de ahí, empleando diferentes combinaciones algorítmicas, es posible llegar a saber si la bacteria evolucionará para generar resistencias a un determinado antibiótico.
“Lo que hace esta herramienta inteligente es ofrecer una predicción exacta de lo que puede llegar a pasar, a nivel micro y a nivel macro y, a partir de ahí, si vislumbra un escenario poco favorable, poder corregirlo” señalan desde la UPV.
ARES ya está siendo utilizado en el Departamento de Microbiología del Hospital Universitario Ramón y Cajal de Madrid y en el Centro de Investigación en Red para la Epidemiología y la Salud Pública (CIBERESP).
