Chubut Digital

Con la ayuda de inteligencia artificial, investigadores del MIT han diseñado nuevos antibióticos que pueden combatir dos infecciones difíciles de tratar: Neisseria gonorrhoeae resistente a los fármacos y Staphylococcus aureus resistente a múltiples fármacos (SARM).

Mediante algoritmos de IA generativa, el equipo de investigación diseñó más de 36 millones de posibles compuestos y los analizó computacionalmente para determinar sus propiedades antimicrobianas. Los principales candidatos que descubrieron son estructuralmente distintos de los antibióticos existentes y parecen actuar mediante mecanismos novedosos que alteran las membranas celulares bacterianas.

Utilizando inteligencia artificial, los investigadores del MIT han ideado una nueva forma de diseñar nanopartículas que puedan administrar de forma más eficiente vacunas de ARN y otros tipos de terapias de ARN.

Tras entrenar un modelo de aprendizaje automático para analizar miles de partículas de suministro existentes, los investigadores lo utilizaron para predecir nuevos materiales que funcionarían aún mejor. El modelo también les permitió identificar partículas que funcionarían bien en diferentes tipos de células y descubrir maneras de incorporar nuevos tipos de materiales a las partículas.

En los últimos años, los modelos que pueden predecir la estructura o función de las proteínas se han utilizado ampliamente para una variedad de aplicaciones biológicas, como la identificación de objetivos farmacológicos y el diseño de nuevos anticuerpos terapéuticos.

Estos modelos, basados ​​en grandes modelos de lenguaje (LLM), pueden realizar predicciones muy precisas sobre la idoneidad de una proteína para una aplicación determinada. Sin embargo, no es posible determinar cómo estos modelos realizan sus predicciones ni qué características proteicas desempeñan el papel más importante en dichas decisiones.