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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 14/07/2025 22:32
El modelo APEX de la Universidad de Pennsylvania descubre compuestos inéditos en venenos de serpientes, escorpiones y arañas con potencial antibiótico (Ronald Valdés Balse/WikiCommons) De los laboratorios a la naturaleza salvaje, el potencial oculto en los venenos animales se revela gracias a la ciencia de vanguardia. El misterio de cómo estos compuestos mortales pueden convertirse en aliados contra infecciones resistentes despierta una fascinación renovada. Este camino, impulsado por los últimos avances en inteligencia artificial, redefine la búsqueda de medicamentos vitales para la salud global. Un equipo de la Universidad de Pennsylvania identificó cientos de compuestos con potencial antibiótico en venenos de serpientes, escorpiones y arañas, utilizando inteligencia artificial para acelerar la búsqueda de soluciones frente a la amenaza creciente de la resistencia bacteriana. El estudio, realizado por expertos de Penn Medicine y publicado en Nature Communications, representa un avance significativo en la lucha contra bacterias que desafían a los fármacos protagonistas de la medicina moderna. La innovación radica en descubrir moléculas inéditas que podrían convertirse en la base de futuros antibióticos. Desde algoritmos hasta experimentos en modelos animales, los investigadores profundizan en la riqueza química de los venenos animales con una esperanza renovada: hallar nuevos caminos terapéuticos para frenar la crisis sanitaria global. La inteligencia artificial explora un universo molecular El corazón del hallazgo es APEX, un modelo de aprendizaje profundo desarrollado para predecir la actividad antimicrobiana de millones de péptidos presentes en venenos animales. El equipo recopiló 16.123 proteínas de veneno desde bases de datos especializadas, generando más de 40 millones de péptidos cifrados en venenos (VEPs, por sus siglas en inglés). En cuestión de horas, este sistema seleccionó 386 compuestos únicos, estructural y funcionalmente distintos de los antibióticos tradicionales. Tres péptidos derivados de venenos animales logran reducir infecciones resistentes en modelos animales sin toxicidad significativa (Imagen Ilustrativa Infobae) La rigurosidad del proceso incluyó filtros adicionales, eliminando candidatos similares a péptidos conocidos y priorizando aquellos viables para síntesis química. Según Changge Guan, coautor del estudio, la plataforma permitió mapear más de 2.000 motivos antibacterianos completamente nuevos, es decir, patrones de aminoácidos inéditos capaces de combatir o inhibir bacterias resistentes. El líder del trabajo, César de la Fuente, resaltó: “Los venenos son obras maestras evolutivas, pero su potencial antimicrobiano apenas ha sido explorado”, afirmó en declaraciones en el comunicado emitido por Penn Medicine. El uso de inteligencia artificial permite analizar un espacio químico inmenso en horas y seleccionar péptidos con cualidades excepcionales para el combate de patógenos. De la predicción al laboratorio: validación experimental y modelos animales El estudio revela mecanismos de acción de los péptidos que dificultan la aparición de resistencia bacteriana, superando a antibióticos tradicionales (Imagen Ilustrativa Infobae) Tras la preselección digital, el equipo sintetizó 58 péptidos para ser evaluados experimentalmente. De ellos, 53 demostraron actividad antimicrobiana frente a bacterias resistentes, como Escherichia coli y Staphylococcus aureus, sin afectar la viabilidad de las células sanguíneas humanas. Marcelo Torres, coautor del estudio, explicó: “Al combinar el triaje computacional con la experimentación tradicional en laboratorio, logramos una de las investigaciones más completas sobre antibióticos derivados de venenos hasta la fecha”. Las pruebas incluyeron ensayos de toxicidad en células humanas y análisis de hemólisis en glóbulos rojos. Aunque la mayoría de los péptidos seleccionados no resultó tóxica, algunos derivados de arañas presentaron cierta actividad hemolítica y fueron descartados de pruebas posteriores. La investigación destaca limitaciones del modelo APEX y la necesidad de optimizar la toxicidad y eficacia de los nuevos compuestos (Imagen Ilustrativa Infobae) En los modelos animales, los investigadores emplearon un modelo de absceso cutáneo en ratones, infectados con Acinetobacter baumannii, bacteria difícil de tratar y resistente a múltiples antibióticos. Tres péptidos líderes —procedentes de veneno de escorpión, caracol marino y araña lobo— lograron reducir de forma significativa la carga bacteriana con una sola dosis tópica, sin efectos adversos en los ratones tratados. El péptido de la araña lobo alcanzó una reducción de hasta tres órdenes de magnitud en la cantidad de bacterias, lo que se compara favorablemente con antibióticos convencionales como la polimixina B. Mecanismos de acción y desafíos en la resistencia Los análisis estructurales demostraron que muchos péptidos adoptan conformaciones flexibles que, en entornos semejantes a membranas, se reorganizan en hélices alfa, respaldando su potencial antimicrobiano. Los ensayos funcionales confirmaron que la mayoría de los compuestos actúa despolarizando la membrana citoplasmática de las bacterias, un mecanismo que obstaculiza la aparición de resistencia, ya que no depende de una sola diana molecular. Veintitrés péptidos lograron también permeabilizar la membrana externa de bacterias como Pseudomonas aeruginosa, mientras que frente a Staphylococcus aureus se observó una actividad de despolarización aún mayor que con los antibióticos de referencia. Esta forma de acción —basada en la alteración de la integridad de la membrana bacteriana— representa una ventaja ante la rápida evolución de resistencia de las bacterias cuando los antibióticos actúan sobre blancos únicos. El equipo multidisciplinario planea ampliar ensayos y perfeccionar la plataforma de inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de antibióticos (Imagen Ilustrativa Infobae) La resistencia bacteriana constituye un desafío global: cerca de cinco millones de muertes anuales están vinculadas a infecciones por bacterias resistentes. La falta de nuevos antibióticos y la complejidad de su desarrollo han reducido las opciones terapéuticas, frenando el progreso en la lucha contra las super bacterias. Limitaciones, aplicaciones futuras y transparencia en la investigación El estudio señala limitaciones relevantes. El modelo APEX está basado en valores discretos de concentración inhibitoria y características específicas de los péptidos, lo que puede restringir la generalización de las predicciones. Además, la plataforma no identifica exactamente los motivos de secuencia responsables de la actividad antimicrobiana, dificultando el diseño racional de nuevos compuestos. La selección de péptidos priorizó aquellos con alta carga positiva y elevada hidrofobicidad, cualidades relacionadas tanto a la actividad antimicrobiana como a la toxicidad. Sin embargo, varios candidatos líderes no resultaron tóxicos para células humanas ni glóbulos rojos. Los autores planean realizar próximamente ensayos electrofisiológicos y ampliar la evaluación de toxicidad, anticipando la posibilidad de efectos secundarios si los péptidos se administran sistemáticamente. El trabajo cuenta con respaldo de entidades internacionales y declara transparencia en la financiación y divulgación de resultados (Imagen ilustrativa Infobae) Entre los próximos pasos, el equipo prevé optimizar las propiedades farmacológicas de los péptidos, ampliar los modelos animales y bacterianos explorados, e incorporar herramientas de inteligencia artificial más interpretables, perfeccionando así su plataforma de descubrimiento. La investigación fue realizada por un equipo multidisciplinario de la Universidad de Pennsylvania, con apoyo financiero de entidades como Procter & Gamble, United Therapeutics, la Defense Threat Reduction Agency, el National Institutes of Health (NIH) y la AIChE Foundation, entre otros. La integración entre inteligencia artificial y venenos animales promete acelerar el desarrollo de antibióticos necesarios para enfrentar la crisis de la resistencia bacteriana. El equipo continuará perfeccionando y ampliando el estudio de compuestos, con la ambición de acercar estas soluciones a aplicaciones clínicas en un futuro próximo.
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