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Inteligencia artificial para combatir las resistencias a los antibióticos de bacterias con incidencia importante en los seres humanos

[ 01/10/2020 ]

Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (FIBio-HRC), ha desarrollado, con la colaboración de la empresa tecnológica Biotech Vana S.L, ARES (Antibiotic Resistance Evolution Simulator), una herramienta de inteligencia artificial que permite predecir la evolución de las dinámicas de transmisión de las resistencias a antibióticos en las bacterias con una importante incidencia en los seres humanos, con el fin de poder actuar en aquellos casos en los que el escenario predicho conlleve riesgos graves.

Basada en la computación con membranas, la herramienta analiza el comportamiento de la célula viva eucariota y procesa la información en clave biomolecular mediante el ADN, el ARN y las proteínas. A partir de ello, y a través de diferentes combinaciones algorítmicas, es posible llegar a saber si un determinado antibiótico va a perder su efectividad en uno u otro escenario.

Anticipación a partir de predicciones exactas

En este sentido, cabe señalar que la computación por membranas permite modelar, a muchos niveles distintos, aspectos de la resistencia a los antibióticos. Se puede modelar, por ejemplo, el comportamiento de una bacteria que ha adquirido genes de resistencia.

Como explica José María Sempere, miembro del Grupo de Investigación en Autómatas, Lenguajes Formales y sus Aplicaciones (ALFA)-Instituto VRAIN, “la idea es que una bacteria que haya adquirido o desarrollado las resistencias a antibióticos puede alojarse en una persona sana (sin bacterias con resistencias) y, esta persona, a su vez, transmitir esas bacterias resistentes a otras personas a modo de epidemia. Los escenarios pueden llegar a ser muy complejos y ARES tiene la capacidad de simularlos. De este modo, nos permite anticipar qué pasaría bajo una serie de condiciones”.

A nivel individual, ARES permite modelar, para un paciente, tanto la frecuencia como las dosis necesarias de un antibiótico con unas características determinadas. “También podemos ver, en función de la tasa de transmisión de genes de resistencia, cómo van creciendo las colonias de bacterias en lo que sería la microbiota de una persona”, apunta Sempere. “En realidad, lo que hace la herramienta es dar una predicción exacta de lo que puede llegar a pasar, a nivel micro y a nivel macro y, a partir de ahí, si vislumbra un escenario poco favorable, poder corregirlo”, añade.

Los últimos trabajos del equipo de la FIBio-HRC y Biotech Vana S.L han permitido conocer cómo los parámetros de los plásmidos afectan a la dinámica de transmisión de los genes de resistencia. Sus resultados han sido recientemente publicados en la revista Antimicrobial Agents and Chemotherapy de la American Society for Microbiology.

33.000 muertos anuales en Europa

La resistencia a los antibióticos es, en la actualidad, una de las mayores amenazas para la salud mundial. No en vano, según un estudio del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades (ECDC, por su sigla en inglés), cada año, sólo en Europa, mueren más de 33.000 personas debido a infecciones provocados por bacterias que han desarrollado resistencias a los antibióticos.

Así mismo, la Organización Mundial de la Salud (OMS) indica que el número de infecciones cuyo tratamiento se vuelve más difícil debido a la pérdida de eficacia de los antibióticos es cada vez mayor. Es el caso, por ejemplo, de la neumonía, la tuberculosis, la gonorrea y la salmonelosis. Ya en 2018, la OMS alertó de que, si no se toman medidas urgentes, el mundo está abocado a una era post-antibióticos en la que muchas infecciones comunes y lesiones menores volverán a ser potencialmente mortales.

En este contexto, cobra aún mayor importancia, si cabe, el desarrollo de ARES, que ya está siendo utilizado en el Departamento de Microbiología del Hospital Universitario Ramón y Cajal de Madrid y en el Centro de Investigación en Red para la Epidemiología y la Salud Pública (CIBERESP).

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