El veneno es una potente mezcla de moléculas desarrollada para paralizar, matar y destruir células. Pero también podría contener herramientas prometedoras para el futuro.
En un nuevo estudio de Nature Communications, investigadores de la Universidad de Pensilvania utilizaron inteligencia artificial para analizar millones de compuestos del veneno de serpientes, escorpiones y arañas. Identificaron candidatos prometedores para nuevos antibióticos.
“Los venenos son obras maestras de la evolución”, afirmó César de la Fuente, biólogo sintético de Penn. “Han pasado cientos de millones de años aprendiendo a superar diversas defensas biológicas”. Su equipo desarrolló un algoritmo para predecir qué péptidos del veneno podrían combatir las bacterias resistentes a los fármacos.
Los algoritmos apuntan a las superbacterias
Antes de los antibióticos, incluso infecciones menores, como una cortadura en la mano o un dolor de garganta, podían ser mortales. Estos fármacos transformaron la medicina, haciendo las cirugías más seguras, los partos menos riesgosos y enfermedades que antes eran mortales, tratables. Pero las bacterias evolucionan más rápido que la capacidad de desarrollar nuevos fármacos, y muchas ahora son resistentes a múltiples antibióticos. Esto significa que infecciones que creíamos haber dominado están resurgiendo, amenazando con deshacer un siglo de progreso médico y poniendo en riesgo millones de vidas en todo el mundo.
El estudio se centra en una herramienta de aprendizaje profundo llamada APEX, diseñada para predecir la actividad antimicrobiana a partir de secuencias de proteínas. APEX, entrenada con antibióticos conocidos, se implementó para extraer 16.000 proteínas de veneno de serpientes, arañas, escorpiones, caracoles cónicos e incluso anémonas de mar.
Luego, mediante un enfoque de ventana deslizante, el equipo generó la asombrosa cantidad de 40 millones de secuencias cortas de péptidos, llamadas péptidos encriptados por veneno o VEP. Estos se calificaron según su probabilidad de actuar como antibióticos. En cuestión de horas, el algoritmo redujo la lista a 386 candidatos sólidos.
“APEX nos permite escanear un inmenso espacio químico en apenas unas horas e identificar péptidos con un potencial excepcional”, afirmó Marcelo Torres, coautor del estudio.
A partir de allí, los investigadores sintetizaron químicamente 58 de los VEP más prometedores y los probaron contra 11 patógenos diferentes, incluidos Acinetobacter baumannii y Pseudomonas aeruginosa, bacterias conocidas por su resistencia a los antibióticos. Los resultados fueron sorprendentes. De los 58 VEP analizados, 53 mostraron una potente actividad antibacteriana.
Prueba de péptidos
Para evaluar si los péptidos podrían funcionar en condiciones de la vida real, el equipo probó tres de ellos en ratones infectados con A. baumannii, una bacteria conocida por sobrevivir en hospitales y resistir el tratamiento. Tras infectar a los animales con un absceso cutáneo, trataron la zona con una sola dosis de cada PEV. Dos días después, el recuento bacteriano había disminuido drásticamente. Uno de los péptidos, derivado del veneno de la araña lobo Geolycosa riograndae, redujo la carga bacteriana en un 99,9%, un resultado comparable al de los antibióticos estándar.
Los ratones no mostraron signos de pérdida de peso o toxicidad, lo que sugiere que los VEP no sólo fueron efectivos sino también seguros en este modelo. La motivación detrás de este estudio es sumamente seria. Las infecciones resistentes a los medicamentos son responsables de aproximadamente 5 millones de muertes al año, según estimaciones de salud mundial. Y el proceso de descubrimiento de antibióticos prácticamente se ha agotado.
“A pesar de la creciente amenaza, el desarrollo de nuevos antibióticos se ha estancado en las últimas décadas debido a los altos costos y los largos plazos”, escribieron los autores del estudio. En respuesta, los científicos están recurriendo a fuentes ignoradas, como el veneno animal.
Históricamente, el veneno ya ha dado lugar a medicamentos que cambian la vida. El analgésico ziconotida se derivó del veneno del caracol cono. El medicamento para la presión arterial captopril se originó a partir del veneno de serpiente. Incluso la semaglutida, el popular medicamento para la diabetes y la pérdida de peso, se inspiró en una hormona presente en la saliva del monstruo de Gila. Pero el uso de veneno para combatir bacterias es bastante novedoso.
“Los compuestos del veneno actúan rápidamente, son muy potentes y específicos”, afirmó Mandë Holford, bióloga química del Hunter College, quien no participó en el estudio, según The Scientist. “Son todos los ingredientes que se buscan al crear un fármaco”.
¿Qué sigue?
Aunque prometedora, la investigación se encuentra en sus etapas iniciales. El equipo ahora está optimizando los mejores candidatos mediante química medicinal, modificando su estructura para hacerlos más estables, menos tóxicos y más duraderos. Existen muchas sustancias con potencial antibiótico, pero que nunca han llegado a utilizarse en tratamientos.
Los científicos responsables de este trabajo también reconocen sus limitaciones. Por ejemplo, el modelo APEX actualmente solo funciona con péptidos de menos de 50 aminoácidos y aún no explica por qué ciertas secuencias funcionan mejor que otras. Pero esto podría cambiar. La introducción de características como mecanismos de autoatención o la integración de grandes modelos de lenguaje podrían ayudar a explicar por qué un determinado fragmento de veneno es tan mortal para las bacterias, y tal vez incluso señalar el camino hacia antibióticos más seguros y eficaces.
Los antibióticos se consideraban un milagro. Pero su uso excesivo ha permitido que los microbios se adapten y se resistan. Las bacterias ahora pueden sobrevivir a medicamentos que antes funcionaban de forma fiable: una carrera armamentística evolutiva que los humanos estamos perdiendo.
Este nuevo estudio supone un giro inesperado. Al analizar las mismas moléculas que los animales evolucionaron para matar, los científicos podrían descubrir cómo salvar vidas. Con la inteligencia artificial a cargo, ese proceso de descubrimiento podría ser más rápido que nunca.
Fuente: ZME Science.
