{"id":57950,"date":"2020-02-25T10:45:56","date_gmt":"2020-02-25T10:45:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alj.com\/news\/a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model\/"},"modified":"2020-10-19T11:50:36","modified_gmt":"2020-10-19T11:50:36","slug":"a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/alj.com\/es\/news\/a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model\/","title":{"rendered":"El modelo de aprendizaje profundo identifica un nuevo y potente f\u00e1rmaco capaz de matar a muchas de las bacterias resistentes a los antibi\u00f3ticos m\u00e1s problem\u00e1ticas del mundo"},"content":{"rendered":"

Investigadores del ITM han descubierto un nuevo y potente compuesto antibi\u00f3tico utilizando un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico. En las pruebas de laboratorio, este medicamento acab\u00f3 con muchas de las bacterias causantes de las enfermedades m\u00e1s problem\u00e1ticas del mundo, incluidas algunas cepas que son resistentes a todos los antibi\u00f3ticos conocidos. Tambi\u00e9n elimin\u00f3 las infecciones en dos modelos de ratones diferentes.<\/p>\n

El modelo inform\u00e1tico, que puede analizar m\u00e1s de cien millones de compuestos qu\u00edmicos en cuesti\u00f3n de d\u00edas, est\u00e1 dise\u00f1ado para detectar posibles antibi\u00f3ticos que matan bacterias usando mecanismos diferentes a los de los medicamentos existentes.<\/p>\n

Regina Barzilay y James Collins, codirectores de la facultad de la Cl\u00ednica para el Aprendizaje Autom\u00e1tico en la Salud Abdul Latif Jameel en el ITM (J-Clinic<\/a>), son los autores s\u00e9nior del estudio publicado hoy en Cell. El primer autor del art\u00edculo es Jonathan Stokes, que posee un post-doctorado por el ITM y el Broad Institute del ITM y Harvard.<\/p>\n

J-Clinic es una parte esencial de la B\u00fasqueda de la inteligencia (Quest for Intelligence) del ITM y se centra en desarrollar tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico para revolucionar la prevenci\u00f3n, la detecci\u00f3n y el tratamiento de enfermedades. Se centra en crear y comercializar tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico de alta precisi\u00f3n, asequibles y escalables para \u00e1reas de la sanidad que abarcan desde el diagn\u00f3stico hasta la farmac\u00e9utica.<\/p>\n

En su nuevo estudio, los investigadores tambi\u00e9n identificaron otros prometedores candidatos a antibi\u00f3ticos con los que planean realizar m\u00e1s pruebas. En base a lo que ha aprendido sobre las estructuras qu\u00edmicas que permiten a los medicamentos matar bacterias, consideran que el modelo tambi\u00e9n podr\u00eda usarse para dise\u00f1ar nuevos medicamentos.<\/p>\n

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\u201cEl modelo de aprendizaje autom\u00e1tico puede explorar v\u00eda simulaci\u00f3n computacional grandes espacios qu\u00edmicos, lo que ser\u00eda extremadamente caro para los enfoques experimentales tradicionales\u201d, dice Barzilay, profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y ciencias inform\u00e1ticas de Delta Electronics en el Laboratorio de ciencias inform\u00e1ticas e inteligencia artificial (CSAIL) del ITM.<\/p>\n<\/blockquote>\n

En las \u00faltimas d\u00e9cadas se han desarrollado muy pocos antibi\u00f3ticos nuevos, y la mayor\u00eda de los antibi\u00f3ticos aprobados recientemente son variantes que se diferencian muy poco de los medicamentos existentes. A menudo, los m\u00e9todos actuales para la detecci\u00f3n de nuevos antibi\u00f3ticos tienen un coste prohibitivo, requieren una inversi\u00f3n de tiempo considerable y, generalmente, se limitan a un espectro de diversidad qu\u00edmica reducido.<\/p>\n

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\u201cNos enfrentamos a una creciente crisis en torno a la resistencia a los antibi\u00f3ticos. Esta situaci\u00f3n surge como consecuencia del creciente n\u00famero de agentes pat\u00f3genos que se vuelven resistentes a los antibi\u00f3ticos existentes y a un d\u00e9bil desarrollo de nuevos antibi\u00f3ticos de las industrias biotecnol\u00f3gicas y farmac\u00e9uticas\u201d, dice Collins.<\/p>\n<\/blockquote>\n

La idea de utilizar modelos inform\u00e1ticos predictivos para detectar v\u00eda simulaci\u00f3n computacional no es nueva, pero hasta ahora estos modelos no eran lo bastante precisos como para transformar el descubrimiento de f\u00e1rmacos. Anteriormente, las mol\u00e9culas se representaban como vectores que reflejaban la presencia o ausencia de ciertos grupos qu\u00edmicos. Sin embargo, las nuevas redes neuronales pueden aprender estas representaciones autom\u00e1ticamente, mapeando mol\u00e9culas en vectores continuos que posteriormente se utilizan para predecir sus propiedades.<\/p>\n

Se predijo que la mol\u00e9cula elegida por el modelo ten\u00eda una fuerte actividad antibacteriana y una estructura qu\u00edmica diferente a la de cualquier antibi\u00f3tico existente. Utilizando un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico diferente, los investigadores tambi\u00e9n demostraron que, probablemente, esta mol\u00e9cula tendr\u00eda una baja toxicidad para las c\u00e9lulas humanas.<\/p>\n

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\u201cEl mundo necesita desesperadamente nuevos antibi\u00f3ticos para combatir enfermedades peligrosas, por lo que es muy alentador que el equipo de J-Clinic en el ITM haya contribuido con un gran avance en la b\u00fasqueda de uno realmente nuevo usando el aprendizaje autom\u00e1tico\u201d, dijo Fady Jameel, presidente de Community Jameel International. \u201cDurante d\u00e9cadas, Community Jameel se ha comprometido a apoyar la investigaci\u00f3n que puede ayudar a mejorar la vida de las personas. Combatir el riesgo de infecciones resistentes a los antibi\u00f3ticos, como la tuberculosis, podr\u00eda significar una gran diferencia para todos nosotros.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n

Los investigadores planean realizar m\u00e1s estudios de esta mol\u00e9cula, trabajando con una empresa farmac\u00e9utica u organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro, con la esperanza de poder desarrollarla para su uso en humanos. Los investigadores tambi\u00e9n cuentan con usar su modelo para dise\u00f1ar nuevos antibi\u00f3ticos y optimizar las mol\u00e9culas existentes. Por ejemplo, podr\u00edan entrenar al modelo para a\u00f1adir caracter\u00edsticas que har\u00edan que un antibi\u00f3tico en particular atacara solo ciertas bacterias, evitando que mate bacterias beneficiosas en el tracto digestivo de un paciente.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n fue financiada y posible gracias a una serie de patrocinadores, incluida la Cl\u00ednica para el Aprendizaje Autom\u00e1tico en la Salud Abdul Latif Jameel.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":57800,"template":"","tags":[],"newscategory":[149],"acf":[],"yoast_head":"\nNueva f\u00e1rmaco identificado mediante el modelo de aprendizaje profundo | Abdul Latif Jameel\u00ae<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, los investigadores del MIT han identificado un nuevo y poderoso compuesto antibi\u00f3tico con la ayuda de la Cl\u00ednica Abdul Latif Jameel.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/alj.com\/es\/news\/a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model\/\" \/>\n<meta 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