es.wedoany.com Noticia: Un equipo de investigación de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania (Perelman School of Medicine) ha utilizado tecnología de inteligencia artificial para descubrir una clase de péptidos cortos denominados "prioninas" en proteínas priónicas (priones), tradicionalmente asociadas con enfermedades neurodegenerativas, que tienen el potencial de matar bacterias. Este hallazgo amplía el conocimiento sobre dónde podrían ocultarse los antibióticos y ofrece una nueva fuente de candidatos para combatir infecciones bacterianas resistentes. El estudio ha sido publicado en Nature Microbiology.
Durante mucho tiempo, los priones, proteínas mal plegadas, se han asociado principalmente con enfermedades cerebrales degenerativas raras y mortales. Estudios aislados anteriores habían sugerido que ciertos fragmentos de proteínas relacionadas con enfermedades neurodegenerativas, como la beta-amiloide y la proteína priónica celular, podrían tener efectos antibacterianos, pero carecían de una búsqueda sistemática a gran escala. El equipo de la Universidad de Pensilvania utilizó la plataforma de aprendizaje profundo APEX 1.1 para escanear 19,3 millones de fragmentos de péptidos cortos de 2897 proteínas priónicas y similares a priones, identificando 1179 péptidos antimicrobianos candidatos según la actividad antibiótica predicha, a los que denominaron "prioninas".
Basándose en las predicciones de la plataforma contra 11 patógenos bacterianos diferentes (incluidas cepas resistentes), el equipo seleccionó los 75 péptidos más prometedores para su validación experimental. Los resultados mostraron que 59 de estos péptidos inhibieron al menos un patógeno bacteriano, y 42 mostraron una fuerte actividad a bajas concentraciones. Experimentos adicionales indicaron que muchas prioninas activas ejercen su efecto antibacteriano destruyendo la membrana bacteriana, con baja toxicidad; 16 péptidos activos no causaron daños medibles en células humanas o glóbulos rojos a la concentración máxima probada.
Para verificar la eficacia real, los investigadores probaron dos prioninas derivadas de un hongo y un nematodo en modelos de ratón. En un modelo estándar de infección cutánea causada por el patógeno resistente Acinetobacter baumannii, ambos péptidos redujeron los niveles bacterianos, con una eficacia comparable a la de la polimixina B, y no se observó pérdida de peso relacionada con el tratamiento.
El autor principal del estudio, el Dr. César de la Fuente (FRSB), señaló que este trabajo cambia la percepción sobre dónde podrían ocultarse los antibióticos, ya que la inteligencia artificial ha descubierto la posibilidad de que proteínas como los priones, consideradas durante mucho tiempo sinónimo de enfermedad, codifiquen moléculas útiles. El coautor principal del estudio, Marcelo D. T. Torres, indicó que la búsqueda con IA proporcionó una lista corta de candidatos, y la eficacia real de muchas moléculas en el laboratorio y en modelos animales de infección convierte este estudio en una verdadera plataforma de descubrimiento.
Esta investigación se basa en el trabajo más amplio del laboratorio de de la Fuente para extraer "péptidos encriptados" del mundo biológico. El equipo había buscado previamente en fuentes como proteínas humanas, organismos extintos, arqueas, microbiomas y venenos. Este estudio extiende el alcance a los priones y proteínas similares a priones, planteando nuevas posibilidades en la intersección de las enfermedades neurodegenerativas y la inmunidad innata. Sin embargo, los investigadores enfatizan que este trabajo no demuestra que las prioninas se liberen durante infecciones naturales, ni altera la comprensión del papel patogénico de los priones mal plegados en enfermedades neurodegenerativas. Su importancia central radica en mostrar que estas proteínas podrían ser una fuente rica y previamente ignorada de candidatos a antibióticos, y ofrece una nueva dirección para explorar la posible conexión entre la agregación de proteínas y la defensa del huésped.
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