Inteligencia artificial generativa Los modelos (IA) a menudo alucinar e inventar información que no sea objetiva o que no pueda citarse del material original. Este comportamiento suele ser una debilidad, especialmente teniendo en cuenta el aumento de Información errónea generada por IA. Pero en el mundo de las bacterias, las alucinaciones están ayudando a los investigadores a descubrir nuevos medicamentos que salvan vidas.
Investigadores de Stanford Medicine y la Universidad McMaster desarrolló un modelo de IA que reveló posibles soluciones para bacterias mortales resistentes a los antibióticos.
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El modelo, llamado SyntheMol, abreviatura de sintetizar moléculas, creó «estructuras y recetas químicas para seis nuevos medicamentos destinados a matar cepas resistentes de Acinetobacter baumannii, uno de los principales patógenos responsables de muertes relacionadas con la resistencia a los antibacterianos», informa el estudio.
Investigación Se estima que cada año en todo el mundo casi cinco millones de muertes están relacionadas con la resistencia a los antimicrobianos (RAM). «Existe una enorme necesidad de salud pública de desarrollar rápidamente nuevos antibióticos», afirmó James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor del estudio.
«Nuestra hipótesis era que existen muchas moléculas potenciales que podrían ser medicamentos eficaces, pero aún no las hemos fabricado ni probado. Por eso queríamos utilizar la IA para diseñar moléculas completamente nuevas que nunca se han visto en la naturaleza. «.
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El número de posibles compuestos químicos es exponencial. Ante modelos como SyntheMol, los investigadores Algoritmos todavía usados clasificar las bibliotecas de medicamentos en busca de posibles soluciones, pero solo pudo hacerlo a una fracción de la velocidad y escala necesarias. La potencia informática de SyntheMol (y el hecho de que produce alucinaciones) permitió a los investigadores explorar soluciones para la resistencia a los antimicrobianos con nueva eficiencia.
«Esta IA realmente está diseñando y enseñándonos sobre esta parte completamente nueva del espacio químico que los humanos simplemente no han explorado antes», dijo Zou.
Los investigadores entrenaron a SyntheMol en una biblioteca de «bloques de construcción moleculares» y reacciones químicas. Incluyeron datos sobre qué productos químicos funcionan actualmente contra Acinetobacter baumannii como guía. Según Stanford, el modelo «generó alrededor de 25.000 posibles antibióticos y las recetas para elaborarlos en menos de nueve horas».
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Al principio, SyntheMol era demasiado imaginativo y creaba compuestos que era imposible que existieran, por lo que los investigadores añadieron barreras de seguridad. Los resultados fueron mucho más realistas. Para garantizar que las bacterias no se volvieran resistentes a estas nuevas recetas, los investigadores filtraron compuestos que eran similares a los antibióticos actualmente eficaces.
«Ahora no sólo tenemos moléculas completamente nuevas, sino también instrucciones explícitas sobre cómo producirlas», dijo Zou.
Los investigadores redujeron la viabilidad de los compuestos sugeridos por SyntheMol. Empresa química enamina Pudo crear 58 compuestos en un laboratorio. Seis pudieron matar una cepa resistente de la bacteria cuando se probaron, y dos avanzaron a las etapas de prueba en ratones.
Los nuevos compuestos también se mostraron prometedores en la lucha contra otras bacterias infecciosas que pueden volverse resistentes a los antibióticos, como E. coli, MRSA y aquellas que pueden causar meningitis y neumonía. Actualmente, los investigadores están modificando SyntheMol y trabajando con otros equipos para ver si el modelo también puede usarse para descubrir posibles medicamentos para enfermedades cardíacas.