Free AI diseña un novedoso agente para eliminar la E. coli
El modelo diseñó los genomas de los fagos de principio a fin, sin que los investigadores tuvieran que intervenir manualmente en la secuencia.
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En ciencia, el sufijo «fago» significa «devorar». Por lo tanto, el nombre «bacteriófago» puede evocar imágenes de diminutas criaturas que «se comen» a las bacterias. Aunque esa concepción no es 100 % precisa desde el punto de vista científico, los bacteriófagos son, no obstante, letales destructores de bacterias, y los científicos están entusiasmados con la idea de manipular el ADN de los fagos como vía para desarrollar nuevos antibióticos.
Y así fue como el ingeniero químico Brian Hie y el estudiante de posgrado en bioingeniería Samuel King se dedicaron a estudiar el bacteriófago ΦX174 (que se pronuncia «FYE-ex-1-7-4»). Hie, profesor adjunto de ingeniería química y becario de la Fundación Dieter Schwarz para el profesorado de ciencia de datos de Stanford, creó Evo 2, un modelo de IA generativa que resuelve complejos retos biológicos sugiriendo nuevas secuencias de ADN. Con tan solo un fragmento mínimo del ADN del ΦX174, Evo 2 se pone manos a la obra para escribir genomas novedosos de nuevos fagos que eliminan bacterias; en este caso, la bacteriaE. coli, que puede resultar mortal cuando las infecciones se agravan.
Hasta hace poco, Evo 2 se limitaba principalmente al ámbito informático, pero en un nuevo artículo, Hie y King lo han trasladado a un laboratorio real. A partir de los genomas generados por Evo 2, han sintetizado casi 300 fagos novedosos y han probado su eficacia contrala E. coli. Posteriormente, redujeron esa lista a un puñado de 16 fagos excepcionalmente eficacespara eliminar la E. coli.
«En este caso, queríamos que el modelo generara el genoma completo de principio a fin en una sola pasada de izquierda a derecha. No añadimos nada», explica Hie sobre el proceso que generó miles de opciones para su equipo. «En las pruebas de laboratorio, algunas de las sugerencias de Evo mostraron una aptitud superior a la del ΦX174 nativo».
Antibióticos resistentes a la resistencia
Hie y King eligieron el ΦX174 porque su genoma completo tiene una longitud inferior a 6.000 pares de bases. En comparación con los 3.000 millones de pares de bases del genoma humano, el genoma del ΦX174 es relativamente sencillo. No obstante, su capacidad para eliminar bacterias lo convierte en un caso de prueba atractivo para las capacidades de diseño de Evo 2.
La razón por la que Hie querría o necesitaría más de un fagodirigido contra la E. coli se reduce a la resistencia bacteriana, una debilidad común de los antibióticos modernos. Con el tiempo, tras años de uso intensivo, las bacterias desarrollan inmunidad frente a los medicamentos que las matan. Los antibióticos pierden eficacia.
«Si las bacterias desarrollan resistencia a un solo fago, se acaba el juego para el medicamento», afirmó Hie. «Pero si se dispone de varios fagos genéticamente distintos en una mezcla, a las bacterias les resultaría más difícil desarrollar resistencia a todo el cóctel».
Así pues, este trabajo podría conducir a un antibiótico resistente a la resistencia. Los científicos imaginan cócteles de bacteriófagos genéticamente diversos que actúen en tándem para contrarrestar la inmunidad microbiana. Se podrían utilizar enfoques similares para desarrollar fagos dirigidos contra otras bacterias nocivas, como la de la tuberculosis,el Staphylococcus aureusresistente a la meticilina (SARM) yla Pseudomonas aeruginosa, una bacteria que es una de las principales causas de infecciones resistentes a los medicamentos contraídas en los hospitales, entre otras.
«En el artículo presentamos una prueba de concepto en la que demostramos que esta combinación de 16 fagos supera rápidamente la resistencia dela E. coliinmune al ΦX174 nativo», afirmó Hie.
Nuevas herramientas
Los retos técnicos que plantea el diseño de genomas completos —crearlos nucleótido a nucleótido y luego transferirlos a las bacterias— no son ni fáciles ni baratos. King, primer autor del artículo, dirigió el proyecto.
Por muy corto que sea el genoma del ΦX174, explica Hie, resulta extraordinariamente difícil fijarse en una cadena de 5.400 caracteres y darle sentido gen por gen. King desarrolló un marco computacional para ayudar a los investigadores a evaluar los genomas y a reducir la lista de candidatos de miles a solo aquellos que el equipo consideró más interesantes para su posterior exploración.
«Una de las partes principales del marco de diseño consistió en determinar qué rasgos debían tener los genomas basándose en el ΦX174 y los fagos relacionados», explica King. «El marco incluía varios pasos clave: generar genomas utilizando Evo 2, evaluar las opciones según los criterios de diseño, seleccionar los candidatos óptimos, sintetizarlos químicamente y, a continuación, probarlos en el laboratorio para ver qué genomas funcionaban mejor».
«Dado que el coste de la síntesis de ADN sigue siendo bastante elevado», explica Hie, «el marco de Samuel nos ayudó a centrarnos únicamente en las alternativas más viables».
Código abierto, puertas abiertas
Como prueba de concepto, Evo 2 ha superado las expectativas. Consciente de su potencial en las ciencias médicas y biológicas, Hie ofrece Evo 2 como software de código abierto y de forma gratuita. Cualquiera puede descargar Evo 2 y diseñar nuevos genomas por sí mismo.
La disponibilidad gratuita de la herramienta ha suscitado, como es natural, debates sobre la seguridad y la protección. Hie se siente motivado por los enormes beneficios potenciales de la herramienta para la salud y la humanidad, y afirma que la disponibilidad abierta es esencial para acelerar la investigación y obtener resultados en el mundo real. Aunque reconoce que personas malintencionadas podrían utilizar versiones modificadas de la herramienta, señala que los patógenos existentes suponen un riesgo mayor que los posibles diseños de IA, ya que son más fáciles de obtener y producir y, a diferencia de lo que ocurre con la IA, no es posible incorporar controles de seguridad en el proceso de la evolución natural. De hecho, añade, las herramientas basadas en la IA como Evo 2 proporcionan a los seres humanos una poderosa ventaja frente a las pandemias de origen natural y mejores opciones de defensa contra las amenazas biológicas provocadas por el hombre.
A continuación, Hie está colaborando con otros investigadores de Stanford y de otras instituciones para ampliar el alcance de Evo 2, al tiempo que prosigue con su propia investigación para crear otros nuevos bacteriófagos. También está estudiando ADN más largo y complejo, posiblemente incluso de pequeños genomas bacterianos que podrían dar lugar a microbios modificados genéticamente beneficiosos que produzcan sustancias químicas útiles, medicamentos, combustibles y mucho más.
«Las principales preguntas que me planteo», afirmó Hie, anticipándose a futuras investigaciones, «son: ¿cómo conseguimos una mayor novedad genética y cómo logramos un mayor control sobre los resultados?»
«Una de las partes más gratificantes de este proyecto es la creatividad que permite Evo 2», señaló King. «Ahora se abren nuevas puertas en la ciencia gracias a lo que podemos hacer con estos modelos».
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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