La tuberculosis sigue representando una grave amenaza para la salud pública mundial. En 2022, más de 10 millones de personas fueron infectadas por Mycobacterium tuberculosis, bacteria que se propaga por el aire y afecta principalmente los pulmones. Esta enfermedad, que puede generar tos crónica, dolor en el pecho, fatiga, fiebre y pérdida de peso, sigue siendo una de las principales causas de mortalidad por enfermedades infecciosas.
A pesar de los avances en el tratamiento con antibióticos, el incremento de cepas resistentes a los medicamentos ha generado una necesidad urgente de nuevas alternativas terapéuticas. En este contexto, un equipo de científicos ha desarrollado una innovadora estrategia basada en inteligencia artificial (IA) para acelerar la identificación de compuestos antimicrobianos con potencial terapéutico.
Inteligencia artificial en la lucha contra la tuberculosis
Un estudio reciente, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, detalla un avance significativo en el uso de redes neuronales y aprendizaje profundo para analizar compuestos que podrían convertirse en tratamientos farmacológicos efectivos contra la tuberculosis. La investigación fue liderada por un equipo de la Universidad de California en San Diego, Linnaeus Bioscience Inc. y el Centro de Investigación Global de Enfermedades Infecciosas del Instituto de Investigación Infantil de Seattle.
La empresa de biotecnología Linnaeus Bioscience, fundada con tecnología desarrollada en la Universidad de California en San Diego, ha desarrollado un método innovador denominado perfil citológico bacteriano (BCP), el cual permite identificar con precisión los mecanismos de acción de los antibióticos. Esta metodología representa un avance clave en la comprensión del efecto de los medicamentos sobre Mycobacterium tuberculosis, acelerando significativamente la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos.
Una nueva herramienta basada en IA: MycoBCP
Uno de los mayores retos en la búsqueda de fármacos para la tuberculosis es la dificultad para analizar cómo actúan las nuevas moléculas contra la bacteria. Tradicionalmente, estos procesos han sido lentos y laboriosos, dificultando la identificación de candidatos eficaces.
En respuesta a este desafío, el equipo de investigadores ha desarrollado MycoBCP, una tecnología basada en inteligencia artificial y aprendizaje profundo que permite analizar con mayor precisión los efectos de los antibióticos en las células de tuberculosis.
“Es la primera vez que este tipo de análisis de imágenes mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial se aplica de esta manera a las bacterias”, explicó Joe Pogliano, profesor del Departamento de Biología Molecular y coautor del estudio. “Las imágenes de tuberculosis son inherentemente difíciles de interpretar por el ojo humano y las mediciones de laboratorio tradicionales. El aprendizaje automático es mucho más sensible y puede detectar las diferencias en las formas y los patrones que son importantes para revelar los mecanismos subyacentes”.
Durante más de dos años, los investigadores Diana Quach y Joseph Sugie trabajaron en el desarrollo de MycoBCP, utilizando más de 46.000 imágenes de células de tuberculosis para entrenar redes neuronales convolucionales, un tipo avanzado de inteligencia artificial diseñado para el análisis de imágenes biomédicas.
“Las células de la tuberculosis son grumosas y parecen estar siempre pegadas unas a otras, por lo que definir los límites entre ellas no parecía posible”, explicó Joseph Sugie, director de tecnología de Linnaeus Bioscience. “En lugar de eso, nos lanzamos directamente a dejar que la computadora analizara los patrones en las imágenes por nosotros”.
Colaboración científica para el desarrollo de nuevos tratamientos
Linnaeus Bioscience estableció una colaboración con la experta en tuberculosis Tanya Parish, del Seattle Children’s Research Institute, para adaptar el sistema BCP a las necesidades específicas de las micobacterias.
“Un componente fundamental para avanzar hacia nuevos fármacos candidatos es definir cómo funcionan, lo que ha sido un desafío técnico y lleva tiempo”, señaló Parish, coautora del estudio. “Esta tecnología amplía y acelera nuestra capacidad para hacerlo y nos permite priorizar las moléculas con las que trabajar en función de su modo de acción. Nos entusiasmó colaborar con Linnaeus en su trabajo para desarrollar esta tecnología para M. tuberculosis*”.
Gracias a esta nueva herramienta, los científicos han logrado agilizar el proceso de identificación de compuestos con potencial terapéutico y mejorar la selección de aquellos con mayor eficacia.
Un avance clave en la lucha contra la tuberculosis
Este desarrollo basado en inteligencia artificial representa un avance fundamental en la lucha contra la tuberculosis, una enfermedad que sigue siendo un reto global debido al aumento de la resistencia a los antibióticos. Con herramientas como MycoBCP, los investigadores esperan acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos y proporcionar opciones más eficaces para combatir esta infección.
A medida que la inteligencia artificial continúa revolucionando la biomedicina, el impacto de esta tecnología en la investigación farmacológica podría transformar la forma en que se descubren y desarrollan nuevos medicamentos, ofreciendo esperanza para millones de personas afectadas por la tuberculosis en todo el mundo.
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