La investigación, publicada en Nature Biomedical Engineering, marca un importante paso adelante en la creación de tratamientos más seguros y eficaces.
El equipo de investigación empleó un modelo de lenguaje grande (LLM), similar a la tecnología detrás de ChatGPT, para rediseñar Protegrin-1. Este potente antibiótico, producido naturalmente por los cerdos, fue eficaz para matar bacterias, pero anteriormente era demasiado tóxico para el uso humano.
Al modificar Protegrin-1, los investigadores pretendían preservar sus propiedades antibacterianas y al mismo tiempo eliminar sus efectos nocivos sobre las células humanas.
Para lograr esto, el equipo generó más de 7000 variaciones de Protegrin-1 mediante un método de alto rendimiento, lo que les permitió identificar rápidamente qué modificaciones podrían mejorar la seguridad. Luego utilizaron el LLM para evaluar estas variaciones en cuanto a su capacidad para apuntar selectivamente a las membranas bacterianas, matar bacterias de manera efectiva y evitar dañar los glóbulos rojos humanos. Este enfoque guiado por IA condujo a la creación de una versión refinada conocida como Protegrin-1.2 bacterianamente selectiva (bsPG-1.2).
En ensayos preliminares con animales, los ratones tratados con bsPG-1.2 e infectados con bacterias multirresistentes mostraron una reducción significativa de los niveles bacterianos en sus órganos en seis horas. Estos resultados prometedores sugieren que bsPG-1.2 podría potencialmente avanzar a ensayos en humanos.
Claus Wilke, profesor de biología integrativa y coautor principal del estudio, destacó el impacto transformador de la IA en el desarrollo de fármacos.
“Los grandes modelos de lenguajes están revolucionando la ingeniería de proteínas y péptidos, permitiendo desarrollar nuevos fármacos y mejorar los existentes de forma más eficiente. Esta tecnología no sólo identifica nuevos tratamientos potenciales sino que también acelera su camino hacia la aplicación clínica”, dijo Wilke.
El avance subraya cómo se está aprovechando la IA para abordar desafíos críticos de salud.
El equipo de investigación empleó un modelo de lenguaje grande (LLM), similar a la tecnología detrás de ChatGPT, para rediseñar Protegrin-1. Este potente antibiótico, producido naturalmente por los cerdos, fue eficaz para matar bacterias, pero anteriormente era demasiado tóxico para el uso humano.
Al modificar Protegrin-1, los investigadores pretendían preservar sus propiedades antibacterianas y al mismo tiempo eliminar sus efectos nocivos sobre las células humanas.
Para lograr esto, el equipo generó más de 7000 variaciones de Protegrin-1 mediante un método de alto rendimiento, lo que les permitió identificar rápidamente qué modificaciones podrían mejorar la seguridad. Luego utilizaron el LLM para evaluar estas variaciones en cuanto a su capacidad para apuntar selectivamente a las membranas bacterianas, matar bacterias de manera efectiva y evitar dañar los glóbulos rojos humanos. Este enfoque guiado por IA condujo a la creación de una versión refinada conocida como Protegrin-1.2 bacterianamente selectiva (bsPG-1.2).
En ensayos preliminares con animales, los ratones tratados con bsPG-1.2 e infectados con bacterias multirresistentes mostraron una reducción significativa de los niveles bacterianos en sus órganos en seis horas. Estos resultados prometedores sugieren que bsPG-1.2 podría potencialmente avanzar a ensayos en humanos.
Claus Wilke, profesor de biología integrativa y coautor principal del estudio, destacó el impacto transformador de la IA en el desarrollo de fármacos.
“Los grandes modelos de lenguajes están revolucionando la ingeniería de proteínas y péptidos, permitiendo desarrollar nuevos fármacos y mejorar los existentes de forma más eficiente. Esta tecnología no sólo identifica nuevos tratamientos potenciales sino que también acelera su camino hacia la aplicación clínica”, dijo Wilke.
El avance subraya cómo se está aprovechando la IA para abordar desafíos críticos de salud.
