Un equipo del MIT dirigido por James Collins uso IA generativa para disenar mas de 36 millones de moleculas candidatas e identifico dos que mataron gonorrea resistente y MRSA en pruebas de laboratorio y en ratones.
MIT usa IA generativa para disenar nuevos candidatos a antibioticos contra bacterias resistentes
Investigadores del MIT informaron en la revista Cell que habian usado inteligencia artificial generativa para disenar candidatos a antibioticos completamente nuevos, y luego sintetizaron y probaron unos pocos contra dos bacterias peligrosas y resistentes a los medicamentos. El trabajo, dirigido por James Collins del Proyecto Antibioticos-IA del MIT, apunto a Neisseria gonorrhoeae, que causa gonorrea resistente, y a Staphylococcus aureus resistente a meticilina, conocido como MRSA.
En lugar de revisar bibliotecas de sustancias existentes, el equipo uso algoritmos para generar mas de 36 millones de compuestos teoricos y los filtro por computadora segun su promesa antimicrobiana y su baja toxicidad prevista. Los candidatos mas interesantes eran estructuralmente distintos de los antibioticos conocidos y parecian actuar mediante mecanismos nuevos que alteran la membrana celular bacteriana. Un compuesto, NG1, ataca una proteina llamada LptA implicada en la construccion de la membrana externa bacteriana.
“El trabajo, dirigido por James Collins del Proyecto Antibioticos-IA del MIT, apunto a Neisseria gonorrhoeae, que causa gonorrea resistente, y a Staphylococcus aureus resistente a meticilina, conocido como MRSA.”
Los investigadores sintetizaron un pequeno subconjunto y hallaron dos destacados. NG1 fue eficaz contra la gonorrea resistente en modelos de laboratorio y en ratones, mientras que un compuesto llamado DN1 elimino infecciones cutaneas por MRSA en ratones. "Estamos entusiasmados con las nuevas posibilidades que abre este proyecto para el desarrollo de antibioticos", dijo Collins.
Hay advertencias importantes. Son resultados de etapa inicial en cultivos celulares y animales, no en humanos, y el largo camino de una molecula prometedora a un farmaco aprobado incluye obstaculos de seguridad, dosis y fabricacion que la mayoria de los candidatos no supera. El equipo planea avanzar con los candidatos a traves de Phare Bio, una organizacion sin fines de lucro que Collins ayudo a crear.
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Good News Good Vibes. (2025, August 14). MIT uses generative AI to design new antibiotic candidates against drug-resistant bacteria. Retrieved from https://goodnewsgoodvibes.com/es/article/mit-generative-ai-designs-antibiotics-drug-resistant-bacteria-2025
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Última revisión: 14 de agosto de 2025
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