El equipo de investigación de la Universidad de Pensilvania publicó la investigación más reciente en Nature Communications, utilizando tecnología de aprendizaje profundo para seleccionar moléculas potenciales de antibióticos de venenos animales. Este estudio proporciona nuevas ideas para enfrentar el creciente problema de la resistencia a los antibióticos. Exploración de venenos globales para descubrir fármacos antibacterianos

Los investigadores desarrollaron un sistema de inteligencia artificial llamado APEX, que realiza una selección rápida de más de 40 millones de péptidos codificados en venenos (VEP). Estas pequeñas proteínas producidas por organismos como serpientes, escorpiones y arañas han desarrollado características antibacterianas únicas en el proceso evolutivo. El sistema identificó 386 moléculas candidatas con potencial antibiótico en solo unas horas.

"Los venenos son obras maestras de la evolución, pero su potencial antibacteriano ha sido poco explorado", declaró el investigador principal, el Dr. César de la Fuente. El equipo sintetizó posteriormente 58 péptidos candidatos para validación experimental, descubriendo que 53 de ellos podían eliminar efectivamente E. coli resistente a antibióticos y Staphylococcus aureus dorado, sin toxicidad para los eritrocitos humanos.

El estudio también identificó más de 2000 motivos antibacterianos completamente nuevos, secuencias cortas de aminoácidos que son clave para la función antibacteriana de los péptidos. Los investigadores están optimizando actualmente las estructuras de los candidatos más prometedores con el fin de desarrollar una nueva generación de fármacos antibióticos.