{"id":2092,"date":"2026-09-27T11:59:09","date_gmt":"2026-09-27T11:59:09","guid":{"rendered":"https:\/\/laverdad.tech\/almeria\/?p=2092"},"modified":"2026-09-27T12:04:25","modified_gmt":"2026-09-27T12:04:25","slug":"resucitar-moleculas-de-la-prehistoria-contra-las-superbacterias-la-nueva-frontera-de-los-antibioticos-por-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laverdad.tech\/almeria\/2026\/09\/27\/resucitar-moleculas-de-la-prehistoria-contra-las-superbacterias-la-nueva-frontera-de-los-antibioticos-por-ia\/","title":{"rendered":"Resucitar mol\u00e9culas de la Prehistoria contra las superbacterias: la nueva frontera de los antibi\u00f3ticos por IA"},"content":{"rendered":"\n\n

Por Alberto Payo<\/a><\/p>\n\n\n\n

La biolog\u00eda, la qu\u00edmica y la inteligencia artificial<\/strong> han empezado a confluir en una nueva forma de buscar antibi\u00f3ticos, capaz de explorar un universo de mol\u00e9culas que hasta ahora resultaba inabarcable. Despu\u00e9s de d\u00e9cadas de pocos avances, los algoritmos prometen acelerar un proceso que tradicionalmente ha requerido a\u00f1os de investigaci\u00f3n y enormes cantidades de recursos.<\/p>\n\n\n\n

El gran punto de inflexi\u00f3n medi\u00e1tico y cient\u00edfico en esta disciplina se produjo en 2020. Un equipo liderado por James J. Collins<\/strong>, catedr\u00e1tico en el MIT y pionero de la biolog\u00eda sint\u00e9tica, present\u00f3 al mundo la Halicina. Por primera vez, un modelo de aprendizaje profundo (deep learning) hab\u00eda identificado una mol\u00e9cula capaz de exterminar pat\u00f3genos altamente resistentes a partir de un rastreo masivo mediante simulaci\u00f3n por ordenador.<\/p>\n\n\n\n

\u00abCuando presentamos la Halicina, demostramos que el aprendizaje profundo pod\u00eda utilizarse como una herramienta para descubrir nuevos antibi\u00f3ticos y explorar un espacio qu\u00edmico mucho m\u00e1s amplio. Demostramos que la clave resid\u00eda en integrar la inteligencia humana con la inteligencia de las m\u00e1quinas\u00bb, recuerda J. Collins sobre aquel hito en conversaciones con SINC. <\/p>\n\n\n\n

Aquel descubrimiento no solo reaviv\u00f3 el inter\u00e9s acad\u00e9mico, sino que impuls\u00f3 a la gran industria farmac\u00e9utica a adoptar estas herramientas computacionales<\/strong> y a interesarse de nuevo por un sector hist\u00f3ricamente desatendido por su baja rentabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Seis a\u00f1os despu\u00e9s de aquella demostraci\u00f3n, el campo ha experimentado una transici\u00f3n hacia la IA generativa. En lugar de limitarse a clasificar o filtrar bibliotecas de mol\u00e9culas conocidas, los investigadores emplean modelos generativos para dise\u00f1ar estructuras totalmente creadas desde cero.<\/p>\n\n\n\n

\u00abNos permite explorar un espacio qu\u00edmico enormemente mayor. Antes hac\u00edamos cribados por ordenador sobre bibliotecas existentes<\/strong> de cientos o miles de millones de compuestos. La IA generativa nos permite ir m\u00e1s all\u00e1 y adentrarnos en el vasto espacio de mol\u00e9culas posibles que ni siquiera han sido identificadas o sintetizadas a\u00fan\u00bb, explica Collins.<\/p>\n\n\n\n

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James J. Collins, profesor titular de Ingenier\u00eda M\u00e9dica y Ciencias y profesor de Ingenier\u00eda Biol\u00f3gica en el MIT. \/ MIT<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Entre los hallazgos m\u00e1s inesperados de esta nueva era, el investigador destaca la capacidad de los modelos para identificar compuestos con mecanismos de acci\u00f3n completamente nuevos contra bacterias resistentes, as\u00ed como el uso de la IA para aportar explicabilidad al proceso biom\u00e9dico. Sin embargo, el cient\u00edfico del MIT se\u00f1ala un obst\u00e1culo cr\u00edtico que ha emergido con la llegada de los modelos generativos: la s\u00edntesis qu\u00edmica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u00abDescubrimos que la capacidad actual del mundo para sintetizar compuestos novedosos no es tan buena como esper\u00e1bamos. Ese es hoy el principal cuello de botella: la IA est\u00e1 dise\u00f1ando compuestos muy interesantes, pero en muchos casos somos incapaces de sintetizarlos en el laboratorio de forma r\u00e1pida, econ\u00f3mica y masiva, por lo que no podemos probarlos ni validarlos\u00bb, lamenta.<\/p>\n\n\n\n

Para superar este \u2018valle de la muerte\u2019 traslacional, Collins promovi\u00f3 la creaci\u00f3n de Phare Bio<\/a>, una entidad sin \u00e1nimo de lucro que busca llevar las mol\u00e9culas m\u00e1s prometedoras hasta la fase cl\u00ednica.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEstamos trabajando en el desarrollo de an\u00e1logos de la Halicina para tratar Helicobacter pylori<\/em><\/strong> y colaboramos con diversos socios para hacer avanzar otros candidatos. Son probablemente los proyectos m\u00e1s cercanos a la fase cl\u00ednica\u201d, revela.<\/p>\n\n\n\n

Pero llegar hasta ah\u00ed requiere financiaci\u00f3n. Collins estima que ser\u00edan necesarios unos 20 000 millones de d\u00f3lares<\/strong> durante las pr\u00f3ximas dos d\u00e9cadas para abordar la crisis, una cifra que, seg\u00fan recuerda, equivale aproximadamente al 2 % de la fortuna del primer billonario del mundo.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Cazar f\u00e1rmacos en el pasado evolutivo<\/h2>\n\n\n\n

Si el trabajo de Collins abri\u00f3 la puerta al cribado masivo inform\u00e1tico y al dise\u00f1o desde cero, el laboratorio que dirige C\u00e9sar de la Fuente<\/strong>, al frente del Machine Biology Group<\/a> en la Universidad de Pensilvania, ha extendido las fronteras de la biolog\u00eda computacional hacia la arqueolog\u00eda molecular y el \u00e1rbol de la vida.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLlevo m\u00e1s de una d\u00e9cada en este campo. Al principio hab\u00eda mucho escepticismo sobre la aplicaci\u00f3n de la IA a la biolog\u00eda por su elevada complejidad. Empezamos utilizando algoritmos de computaci\u00f3n evolutiva y reconocimiento de patrones; m\u00e1s adelante incorporamos deep learning y, finalmente, IA generativa\u00bb, repasa De la Fuente en una charla presencial con SINC.<\/p>\n\n\n\n

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C\u00e9sar de la Fuente, al frente del Machine Biology Group de la Universidad de Pensilvania, donde combina inteligencia artificial y biolog\u00eda para descubrir nuevos antibi\u00f3ticos. \/ Tyger Williams\/ Fundaci\u00f3n Innovaci\u00f3n Bankinter<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La aceleraci\u00f3n ha sido radical, ya que tareas de miner\u00eda computacional sobre miles de genomas y metagenomas<\/strong> que antes requer\u00edan a\u00f1os de an\u00e1lisis manual ahora se ejecutan en cuesti\u00f3n de minutos.<\/p>\n\n\n\n

Una de las aportaciones m\u00e1s singular del grupo de De la Fuente ha sido la exploraci\u00f3n del genoma extinto como fuente inagotable de c\u00f3digo antimicrobiano. A trav\u00e9s de su modelo de IA denominado APEX, el equipo ha rastreado la informaci\u00f3n gen\u00e9tica de organismos ancestrales para recuperar p\u00e9ptidos terap\u00e9uticos.<\/p>\n\n\n\n

\u00abHemos investigado en el mamut lanudo, en el perezoso gigante, en elefantes extintos, ping\u00fcinos, \u00e1rboles de magnolia, arqueas y hongos<\/strong>. Comenzamos explorando el proteoma humano, luego pasamos a hom\u00ednidos arcaicos como los neandertales y posteriormente desarrollamos APEX para explorar las tres ramas del \u00e1rbol de la vida\u00bb, detalla el cient\u00edfico espa\u00f1ol.<\/p>\n\n\n\n

Fruto de esta prospecci\u00f3n prehist\u00f3rica, el laboratorio cuenta ya con cerca de 200 mol\u00e9culas candidatas en fase precl\u00ednica. Compuestos bautizados como la mamutucina (procedente del mamut) o la elefasina (del elefante antiguo) han mostrado una elevada eficacia reduciendo infecciones en modelos animales, seg\u00fan revela.<\/p>\n\n\n\n

El siguiente paso t\u00e9cnico en su laboratorio es el modelo Apex Oracle<\/strong>, dise\u00f1ado para anticiparse a la aparici\u00f3n de resistencias bacterianas mediante el dise\u00f1o computacional de f\u00e1rmacos completamente nuevos a partir del genoma de un pat\u00f3geno diana en apenas cuatro o cinco minutos.<\/p>\n\n\n\n

A esta corriente se suma la perspectiva de Jean-Louis Reymond<\/strong>, profesor de Qu\u00edmica en la Universidad de Berna y referente mundial en la exploraci\u00f3n computacional del chemical space o universo de mol\u00e9culas posibles. Con una dilatada trayectoria en la creaci\u00f3n de bases de datos virtuales para acelerar el descubrimiento de f\u00e1rmacos, Reymond destaca que la IA permite integrar el conocimiento previo y aumentar la tasa de acierto (hit rate) en el laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan el qu\u00edmico suizo, los algoritmos nos ayudan a \u00abfavorecer a la suerte\u00bb, abriendo rutas hacia arquitecturas in\u00e9ditas y filtrando candidatos con un criterio mucho m\u00e1s inteligente, aunque la prueba experimental siga siendo imprescindible.<\/p>\n\n\n\n

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El equipo de trabajo de Jean-Louis Reymond en la Universidad de Berna. \/ Reymond Research Group<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

A pesar de los espectaculares avances digitales, los tres investigadores coinciden en que el sistema se enfrenta a un embudo estructural cuando los candidatos abandonan las primeras fases del laboratorio. La capacidad computacional para generar y seleccionar mol\u00e9culas<\/strong> ha sobrepasado con creces la capacidad econ\u00f3mica y log\u00edstica de la validaci\u00f3n m\u00e9dica real.<\/p>\n\n\n\n

C\u00e9sar de la Fuente subraya que, si bien la IA acelera enormemente la fase precl\u00ednica comprimiendo el descubrimiento inicial de 6 o 7 a\u00f1os a horas o minutos, el embudo se estrecha dr\u00e1sticamente en los ensayos cl\u00ednicos en humanos.<\/p>\n\n\n\n

\u00abExisten iniciativas computacionales para optimizar ensayos y simular ‘pacientes virtuales’, pero a\u00fan est\u00e1n en etapas iniciales\u00bb, apostilla. Predecir en un ordenador o en una placa de Petri c\u00f3mo actuar\u00e1 un compuesto en un organismo vivo, su toxicidad y c\u00f3mo lo procesar\u00e1 el cuerpo sigue entra\u00f1ando una enorme complejidad biol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

A esto se a\u00f1ade un factor cr\u00edtico: los algoritmos son vulnerables si se entrenan con datos defectuosos<\/strong>. Para De la Fuente, la clave de que sus modelos acierten en m\u00e1s del 90 % de los ensayos de laboratorio al buscar antibi\u00f3ticos es que los alimentan solo con datos propios y rigurosamente controlados.<\/p>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo impecable ha sido la base para crear Eden, una potente herramienta de IA entrenada en ADN (junto a Basecamp Research) orientada al dise\u00f1o de nuevos antibi\u00f3ticos y terapias g\u00e9nicas.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, Jean-Louis Reymond introduce una advertencia fundamental sobre los riesgos en el entrenamiento de estas herramientas: la sobrealimentaci\u00f3n<\/strong> o el bucle endog\u00e1mico de datos.<\/p>\n\n\n\n

Para el experto, entrenar a una IA con datos generados por el propio algoritmo degrada las predicciones, en un efecto equivalente a \u00abhacer la foto de la foto de una foto\u00bb. Por ello, el verdadero reto de la qu\u00edmica computacional no reside en gestionar vol\u00famenes masivos de informaci\u00f3n, sino en lograr que los modelos sean precisos trabajando con conjuntos de datos reducidos, que es la realidad habitual en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n

En la misma l\u00ednea, James J. Collins destaca que los algoritmos actuales son muy buenos haciendo predicciones generales, pero siguen a ciegas en propiedades clave del comportamiento farmacol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

Hoy faltan datos experimentales fiables<\/strong> para predecir si una mol\u00e9cula se disolver\u00e1 bien, c\u00f3mo se metabolizar\u00e1 o si ser\u00e1 capaz de penetrar la coraza biol\u00f3gica de pat\u00f3genos letales como Pseudomonas aeruginosa<\/em> o la tuberculosis resistente. Producir esa informaci\u00f3n experimental en el laboratorio es, para el impulsor de Phare Bio, el paso imprescindible para que la IA d\u00e9 su pr\u00f3ximo gran salto.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfSe puede patentar una mol\u00e9cula \u2018resucitada\u2019?<\/h2>\n\n\n\n

La carrera tecnol\u00f3gica por los nuevos antibi\u00f3ticos discurre tambi\u00e9n por cauces econ\u00f3micos y regulatorios sensiblemente distintos a ambos lados del Atl\u00e1ntico. Mientras EE UU moviliza grandes vol\u00famenes de capital riesgo e iniciativas de transferencia privada, Europa<\/strong> destaca por una s\u00f3lida red acad\u00e9mica e infraestructuras de ensayos cl\u00ednicos, aunque acusa una menor inversi\u00f3n en fases tempranas. <\/p>\n\n\n\n

De la Fuente insiste en que, para competir internacionalmente, pa\u00edses como Espa\u00f1a deben elevar la inversi\u00f3n p\u00fablica y privada en I+D hacia el 3 % del PIB mediante pactos de Estado duraderos.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, desde la perspectiva europea, Reymond sostiene que normativas como la AI Act no penalizan el sector, ya que la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica sigue regida por est\u00e1ndares globales de salud humana y el factor diferencial sigue siendo la creatividad del investigador.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito legal y de propiedad intelectual<\/strong>, el uso de ordenadores para recuperar el c\u00f3digo gen\u00e9tico de seres extintos o dise\u00f1ar mol\u00e9culas desde cero plantea importantes dudas sobre la patentabilidad y la autor\u00eda de las creaciones. La ley impide patentar lo que ya existe en la naturaleza, pero el marco normativo todav\u00eda se encuentra definiendo los precedentes para proteger los algoritmos y las estructuras puramente sint\u00e9ticas.<\/p>\n\n\n\n

Para concluir, los tres expertos coinciden en que el descubrimiento de mol\u00e9culas ha cambiado para siempre. No obstante, los cient\u00edficos creen que la verdadera victoria no se medir\u00e1 en potencia inform\u00e1tica ni en publicaciones acad\u00e9micas.<\/p>\n\n\n\n

El hito definitivo llegar\u00e1 el d\u00eda en que el primer antibi\u00f3tico dise\u00f1ado y perfeccionado por una inteligencia artificial supere los ensayos cl\u00ednicos, reciba el visto bueno regulatorio y comience a salvar vidas en los hospitales.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: SINC<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La medicina moderna se enfrenta a un abismo silencioso pero letal, el de la resistencia a los antimicrobianos. Las bacterias evolucionan y desarrollan resistencias m\u00e1s r\u00e1pido de lo que somos capaces de encontrar nuevos f\u00e1rmacos para combatirlas. 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