La inteligencia artificial descubre el potencial de matar superbacterias en las proteínas humanas

Su algoritmo devoró toda la proteína humana y escupió una lista sin procesar de unos 43.000 péptidos. Torres lo redujo a 2.603 fuentes de proteínas que se sabe que son secretadas por las células. Algunas eran pequeñas proteínas y hormonas. Otros eran solo fragmentos, cadenas codificadas dentro de un complejo mucho más grande. Ninguno de ellos ha recibido previamente antibióticos.

Para verificar que su IA estaba en el camino correcto, Torres reunió a 55 de los candidatos más prometedores. Pruebe cada uno en muestras líquidas contra los microbios “quién es” resistentes a los medicamentos: Pseudomonas aeruginosa, que es una infección pulmonar conocida. bomanian estancado, conocido por estar muy extendido en los hospitales; Staphylococcus aureus, el germen que causa infecciones graves por estafilococos, más otro, ocho en total. De los 55, la mayoría pudo evitar que las bacterias se reprodujeran.

Han surgido algunos péptidos, incluidos SCUB1-SKE25 y SCUB3-MLP22. Estos péptidos viven a lo largo de regiones llamadas “dominios CUB” que se encuentran en proteínas involucradas en una larga lista de funciones como la fertilización, la formación de nuevos vasos sanguíneos y la supresión de tumores. Las lavadoras son solo partes de un todo. Pero por sí solos, parecían increíblemente hábiles para matar gérmenes. Entonces Torres promovió estos dos SCUB a experimentos con ratones.

Torres probó si SCUB, o una combinación de los dos, podría eliminar la infección en ratones con infección debajo de la piel o en los músculos del muslo (un modelo de una enfermedad más sistémica). En todos los casos, se detiene el crecimiento de bacterias extraídas de estos tejidos. Y en algunos casos, como señaló Torres en su agar tibio, el número de bacterias se desplomó.

Torres también evaluó la facilidad con la que las bacterias desarrollan resistencia a los péptidos, en comparación con un antibiótico existente llamado polimixina B. Seguía siendo eficaz a la misma dosis. (Se necesita mucha alteración genética para que las bacterias se adapten al daño de la membrana). Por supuesto, esto no significa que nunca se adaptarán, especialmente durante períodos más largos. “Nada va a ser anti-resistencia”, dice de la Fuente. “Porque las bacterias son los mayores culpables que conocemos”.

A pesar de lo sistemático que era el plan del equipo, Torres todavía estaba un poco estupefacto. “Pensamos que tendríamos mucho éxito”, dice sobre los péptidos revelados por la IA. Pero para su sorpresa, los péptidos provenían de todo el cuerpo. Provienen de proteínas en el ojo, el sistema nervioso y el sistema cardiovascular, no solo el sistema inmunológico. “Están literalmente en todas partes”, dice Torres.

El equipo cree que la vida evolucionó de esta manera para acumular tantos impactos como sea posible en el genoma. “Un gen codifica una proteína, pero esta proteína tiene múltiples funciones”, dice de la Fuente. “Creo que esta es una forma de evolución realmente inteligente para mantener la información genómica al mínimo”.

Es la primera vez que los científicos han encontrado péptidos antibióticos dentro de proteínas no relacionadas con la respuesta inmune. La idea era “realmente creativa”, dice John Stokes, bioquímico de la Universidad McMaster en Canadá, que no participó en el estudio, pero estaba preparando su laboratorio para integrar la inteligencia artificial en la búsqueda de antibióticos de moléculas pequeñas. “Llévatelo a casa: empieza a buscar antibióticos en lugares discretos”.