Una herramienta de IA mejora los antibióticos peptídicos contra las bacterias resistentes a los medicamentos.

Nota: Informe de una sola fuente; pendiente de corroboración.

La resistencia a los antibióticos representa un importante desafío para la salud pública, ya que muchas infecciones bacterianas se vuelven más difíciles de tratar con los medicamentos actuales. Los científicos estudian las moléculas peptídicas producidas naturalmente por las células que eliminan las bacterias dañando sus membranas, pero seleccionar los péptidos más efectivos es complejo. Para abordar este problema, un equipo financiado por los NIH y liderado por los doctores Jacob Gardner y César de la Fuente desarrolló una herramienta de inteligencia artificial (IA) llamada ApexGo para diseñar péptidos antibacterianos mejorados para pruebas de laboratorio.

ApexGo se basa en un sistema anterior, APEX, que identifica péptidos antibióticos potenciales en grandes conjuntos de datos biológicos. La nueva herramienta sugiere modificaciones a los péptidos existentes para mejorar su capacidad antibacteriana y perfecciona sus predicciones a medida que se incorporan más datos. Los investigadores probaron ApexGo optimizando 10 péptidos derivados de organismos extintos, generando 10 versiones optimizadas para cada péptido original.

Los resultados experimentales demostraron que 86 de los 100 péptidos optimizados podían eliminar al menos un tipo de bacteria. Además, el 68 % de los péptidos optimizados mostraron una actividad antibacteriana mejorada en comparación con sus originales. Algunos péptidos optimizados también se probaron en ratones infectados con una cepa bacteriana resistente a los antibióticos, demostrando una mayor eficacia contra la infección.

Este enfoque basado en inteligencia artificial podría permitir un desarrollo más rápido y eficiente de nuevos antibióticos para combatir la resistencia bacteriana. El estudio se publicó en Nature Machine Intelligence el 13 de mayo de 2026.