{"id":46783,"date":"2024-07-02T09:06:44","date_gmt":"2024-07-02T15:06:44","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=46783"},"modified":"2025-10-18T15:34:57","modified_gmt":"2025-10-18T21:34:57","slug":"cientificos-utilizan-ia-para-descubrir-nuevos-antibioticos-en-materia-oscura-microbiana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/cientificos-utilizan-ia-para-descubrir-nuevos-antibioticos-en-materia-oscura-microbiana\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos utilizan IA para descubrir nuevos antibi\u00f3ticos en materia oscura microbiana"},"content":{"rendered":"
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Estudio de Penn Medicine explora datos gen\u00f3micos para identificar nuevos antibi\u00f3ticos.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un innovador estudio dirigido por investigadores de la Escuela de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania (UPenn), sugiere que el descubrimiento de antibi\u00f3ticos derivados de productos naturales est\u00e1 a punto de entrar en una nueva era, impulsada por la inteligencia artificial (IA).<\/p>

En el estudio, published in Cell<\/em><\/a>, los investigadores detallaron el uso de machine learning para buscar antibi\u00f3ticos en un vasto conjunto de datos que contiene los genomas registrados de decenas de miles de bacterias y otros organismos primitivos. El uso de IA para estas tareas result\u00f3 en casi un mill\u00f3n de posibles compuestos antibi\u00f3ticos, de los cuales decenas mostraron actividad prometedora en pruebas iniciales contra bacterias pat\u00f3genas.<\/p>

El Dr. C\u00e9sar de la Fuente, coautor principal del estudio, afirm\u00f3 que la IA ha acelerado significativamente la capacidad de descubrir nuevos candidatos a medicamentos. Lo que antes tomaba a\u00f1os, ahora puede lograrse en horas utilizando el potencial de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El estudio explica que la naturaleza siempre ha sido una fuente importante de nuevos medicamentos, especialmente antibi\u00f3ticos. Por ejemplo, las bacterias, ubicuas, han evolucionado numerosas defensas antibacterianas, normalmente en forma de prote\u00ednas cortas o \u201cp\u00e9ptidos\u201d que pueden alterar las membranas celulares bacterianas y otras estructuras cr\u00edticas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 una plataforma de machine learning para analizar m\u00faltiples bases de datos p\u00fablicas que contienen datos gen\u00f3micos microbianos. La exploraci\u00f3n abarc\u00f3 87,920 genomas de microbios espec\u00edficos y 63,410 mezclas de genomas microbianos o \u201cmetagenomas\u201d de muestras ambientales. La exploraci\u00f3n abarc\u00f3 diversos h\u00e1bitats alrededor del planeta.<\/p>

El an\u00e1lisis obtuvo resultados prometedores, pues fueron identificados 863,498 p\u00e9ptidos antimicrobianos candidatos, de los cuales m\u00e1s del 90% no hab\u00edan sido descritos antes. Con el prop\u00f3sito de validar estos hallazgos, los investigadores sintetizaron 100 de estos p\u00e9ptidos y los probaron contra 11 cepas bacterianas pat\u00f3genas, incluidas cepas resistentes a los antibi\u00f3ticos de E. coli<\/em> and Staphylococcus aureus<\/em>. Los resultados iniciales mostraron que 63 de estos 100 candidatos lograron erradicar completamente el crecimiento de al menos uno de los pat\u00f3genos probados y de m\u00faltiples cepas.<\/p>

Asimismo, los investigadores observaron resultados prometedores en modelos animales precl\u00ednicos, donde algunos de los compuestos potentes lograron detener infecciones de manera exitosa. Los an\u00e1lisis adicionales sugirieron que muchos de estos p\u00e9ptidos destruyen las bacterias al alterar sus membranas protectoras externas.<\/p>

En este sentido, este prometedor estudio destaca el importante potencial de la IA en la b\u00fasqueda de nuevos antibi\u00f3ticos, pues adem\u00e1s de disminuir los tiempos destinados para el an\u00e1lisis, ha demostrado ser una herramienta potente al proporcionar m\u00faltiples nuevas pistas para los desarrolladores de antibi\u00f3ticos.<\/p>

El equipo public\u00f3 su repositorio de secuencias antimicrobianas, llamado AMPSphere, que es de acceso abierto y est\u00e1 disponible libremente en el siguiente enlace: https:\/\/ampsphere.big-data-biology.org\/<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PENN MEDICINE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.pennmedicine.org\/news\/news-releases\/2024\/june\/penn-expert-uses-ai-to-uncover-potential-antibiotics-in-microbial-dark-matter<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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El Dr. C\u00e9sar de la Fuente, coautor principal del estudio, afirm\u00f3 que la IA ha acelerado significativamente la capacidad de descubrir nuevos candidatos a medicamentos. Lo que antes tomaba a\u00f1os, ahora puede lograrse en horas utilizando el potencial de esta tecnolog\u00eda. El estudio explica que la naturaleza siempre ha sido una fuente importante de nuevos medicamentos, especialmente antibi\u00f3ticos. Por ejemplo, las bacterias, ubicuas, han evolucionado numerosas defensas antibacterianas, normalmente en forma de prote\u00ednas cortas o \u201cp\u00e9ptidos\u201d que pueden alterar las membranas celulares bacterianas y otras estructuras cr\u00edticas. El equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 una plataforma de machine learning para analizar m\u00faltiples bases de datos p\u00fablicas que contienen datos gen\u00f3micos microbianos. La exploraci\u00f3n abarc\u00f3 87,920 genomas de microbios espec\u00edficos y 63,410 mezclas de genomas microbianos o \u201cmetagenomas\u201d de muestras ambientales. La exploraci\u00f3n abarc\u00f3 diversos h\u00e1bitats alrededor del planeta. El an\u00e1lisis obtuvo resultados prometedores, pues fueron identificados 863,498 p\u00e9ptidos antimicrobianos candidatos, de los cuales m\u00e1s del 90% no hab\u00edan sido descritos antes. Con el prop\u00f3sito de validar estos hallazgos, los investigadores sintetizaron 100 de estos p\u00e9ptidos y los probaron contra 11 cepas bacterianas pat\u00f3genas, incluidas cepas resistentes a los antibi\u00f3ticos de E. coli y Staphylococcus aureus. Los resultados iniciales mostraron que 63 de estos 100 candidatos lograron erradicar completamente el crecimiento de al menos uno de los pat\u00f3genos probados y de m\u00faltiples cepas. Asimismo, los investigadores observaron resultados prometedores en modelos animales precl\u00ednicos, donde algunos de los compuestos potentes lograron detener infecciones de manera exitosa. Los an\u00e1lisis adicionales sugirieron que muchos de estos p\u00e9ptidos destruyen las bacterias al alterar sus membranas protectoras externas. En este sentido, este prometedor estudio destaca el importante potencial de la IA en la b\u00fasqueda de nuevos antibi\u00f3ticos, pues adem\u00e1s de disminuir los tiempos destinados para el an\u00e1lisis, ha demostrado ser una herramienta potente al proporcionar m\u00faltiples nuevas pistas para los desarrolladores de antibi\u00f3ticos. 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