“¡Nuevos antibióticos descubiertos gracias a la inteligencia artificial!”.
Así decían los titulares en diciembre de 2023, cuando investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) anunciaron una nueva clase de antibióticos que podrían acabar con Staphylococcus aureus resistente a meticilina (SARM) en ratones.[1]
Impulsado por el aprendizaje profundo, el estudio supuso un avance significativo. Han aparecido pocos antibióticos nuevos desde la década de 1960, y este en particular podría ser crucial en la lucha contra Staphylococcus aureus resistente a meticilina, que es difícil de tratar y mundialmente aumenta el riesgo de muerte hasta 64%, frente a los pacientes con infecciones farmacosensibles y tan solo en Estados Unidos causa el fallecimiento de más de 10.000 personas por año.[2]
Pero por más notable que haya sido el descubrimiento del antibiótico, puede que no sea la parte más impactante de este estudio.
El grupo de investigación utilizó un método conocido como inteligencia artificial explicable (IAX), que revela el proceso de razonamiento de la inteligencia artificial, a veces conocido como caja negra, porque el usuario no puede verlo. Su trabajo en este campo emergente podría ser fundamental para avanzar en el diseño de nuevos fármacos.
“Por supuesto, consideramos que el ángulo del descubrimiento de antibióticos es muy importante”, afirmó Felix Wong, Ph. D., coautor del estudio y fellow posdoctoral del Broad Institute del MIT y Harvard, en Cambridge, Estados Unidos. “Pero creo que igual de importante, o tal vez incluso más importante, es realmente nuestro método para abrir la caja negra”.
Generalmente, se considera que la caja negra es impenetrable en modelos complejos de aprendizaje automático y eso plantea un desafío en el ámbito del descubrimiento de fármacos.
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