Resucitando hasta el mamut: así ha revolucionado César de la Fuente la búsqueda de nuevos antibióticos

Uno de los sueños que tenía desde pequeño César de la Fuente era el de descubrir nuevos antibióticos que pudieran ayudar a la humanidad en su lucha diaria contra las bacterias, superbacterias y enfermedades. Ahora y a sus 38 años, este biotecnólogo coruñés ha dado un paso de gigante para poder hacerlo real.

De la Fuente, que lidera el laboratorio Machine Biology Group o de Biología Digital en la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos), ha sido uno de los autores que están detrás del artículo científico publicado este martes en la revista Nature Biomedical Engineering. Esta publicación supone dar un paso de gigantes en la búsqueda de nuevos antibióticos que sean capaces de luchar contra las superbacterias (las que sobreviven a todos los antibióticos actuales), que se estima que puedan provocar en 2050 unos 10 millones de fallecimientos anuales.

En él muestran como gracias a un algoritmo desarrollado con inteligencia artificial han podido analizar todo el extintoma, es decir, todos los organismos extintos conocidos por la ciencia. Con esta investigación se han dado cuenta de que, por ejemplo, una proteína del mamut podría servir como la base para lograr un potencial antibiótico.

"Habíamos explorado el cuerpo humano como fuente de antibióticos y teníamos la hipótesis de que las moléculas que habíamos encontrado estaban presentes en el árbol de la vida. Entonces exploramos a los neandertales y nos convencimos de que podíamos usar la inteligencia artificial para encontrar moléculas potencialmente útiles en organismos del pasado", explica. La teoría que han seguido es que los patógenos actuales nunca han visto la molécula de una especie del extintoma y que por eso podría ser eficaz.

Junto a sus compañeros, entonces, comenzaron a desarrollar un algoritmo más potente, hasta que llegaron a crear uno que bautizaron como APEX: "Lo entrenamos con una base de datos interna para que conozca los patrones ocultos que buscamos y que así sea capaz de minar los organismos extintos, escanearlos y encontrar organismos codificados u escondidos en estos ellos a lo largo de la evolución".

Gracias a este algoritmo, indica, pudieron hacer en 12 horas un trabajo que con el método de investigación tradicional podría alargarse a más de cinco años.

Un recorrido de más de dos millones de años 

Desde que consiguieron descubrir este algoritmo comenzaron el análisis de la evolución del holoceno y del pleistoceno, los periodos actuales y anterior que conforman el sistema cuaternario. En total más de dos millones de años.

"El algoritmo recorre toda la información biológica disponible a nivel digital y encontramos antibióticos potentes en un pingüino extinguido en 1952, en el mamut, en el perezoso gigante que descubrió Darwin en la Patagonia, en un ciervo o en un manatí extinguido o en algunas plantas del pasado", comenta. No solo encontró estos potenciales antibióticos en estas especies, si no que el algoritmo les di esos 863.498 resultados que luego tuvieron que filtrar.

De la Fuente ejemplifica que con el mamut localizaron una proteína dentro de una molécula que el algoritmo entendió que podía ser un potencial antibiótico. "Lo extrajimos para sintetizarlo en el laboratorio con métodos químicos y un robot y así poder testarlo contra bacterias relevantes y resistentes a antibióticos", afirma, añadiendo que como se tenían que inventar nomenclatura nueva decidieron basarse en la especie que lo procede, por lo que lo llamaron mamutusina.

Con el medicamento ya encontrado, pasaron a testarlo con ratones de laboratorio infectados de una bacteria clínicamente relevante y comprobaron que era efectiva. "Vimos que sí que disminuía la infección", sentencia.

Además, este científico revela que han probado un centenar en ratones. Para hacer esta selección se basaron tanto en el ranking que hizo el algoritmo como en el conocimiento humano: "Nosotros sabemos que una secuencia no se puede sintetizar bien, que otra tiene una alta probabilidad de agregarse, algo que no es bueno para que sea funcional, etc. Tenemos en cuenta esa ingenuidad humana y experiencia más la predicción de la IA".

De hecho, es tajante y asegura que esta colaboración entre humanos y máquinas "es fundamental en el presente y futuro".

"Ojalá pueda estar antes del 2030"

De la Fuente no se aventura a dar fechas o plazos más o menos preestablecidos. Aunque hayan podido valorar que son activos in vitro en el laboratorio tienen que pasar por las diferentes fases y ensayos clínicos antes de aprobarse.

"Para que estén en humanos todavía quedan. Lo que hemos conseguido es encontrar candidatos preclínicos. En esto y gracias al algoritmo sí que hemos acelerado masivamente el proceso", informa. "Esto es un éxito. Si me preguntas hace seis años de lo que íbamos a hacer hoy en día te diría que no, que tardaríamos más años", aporta el experto coruñés, que no duda en calificar este trabajo como el "más bonito y excepcional" que han publicado.

Ahora quieren llevar estos antibióticos preclínicos al siguiente paso, pero para ejectutarlo tienen que ver si crean una compañía con este concepto de inteligencia artificial o cuál es la estrategia que siguen. Por ello, no pone fecha, a pesar de que se muestra optimista al ser preguntado si podría estar antes de 2030. "Si todo sale bien a finales de esta década podría estar. No es imposible", responde.

Para él, es una carrera a contrarreloj contra las conocidas como superbacterias, que se pueden convertir para 2050 en la primera causa de muerte en el mundo: "Es una de las áreas que tiene menos inversión de la medicina y que más muertes causa en el mundo. Es como una pasión que siempre he tenido porque hay poca gente dedicándose en este campo y es fundamental que hagamos algo los científicos como justicia social y médica".

Así que De la Fuente va a seguir removiendo el presente y, como ha demostrado, también el pasado para lograr estos antibióticos, aunque para ello se tenga que remontar millones de años atrás.