Los microbios del cuerpo humano, conocidos por su constante
competencia por los recursos limitados, producen moléculas antibióticas como
una forma de «guerra química». Ahora, un equipo científico constata que estas
interacciones, en particular dentro del microbioma, podrían revelar una gran
cantidad de nuevos antibióticos.
En concreto, investigadores de la Universidad de Pensilvania
(Estados Unidos), liderados por el español César de la Fuente, identificaron
gracias a herramientas de inteligencia artificial 323 moléculas como
potenciales antibióticos producidas por microbios que residen en comunidades
complejas. Su descripción se publica en la revista Cell.
«En respuesta al alarmante aumento de bacterias
resistentes a los medicamentos, que ha superado con creces el desarrollo de los
antibióticos convencionales, nuestra última investigación ha identificado una
nueva vía prometedora para el descubrimiento de antibióticos dentro del
microbioma humano», resumen los autores.
Para explorar la hipótesis de que los antibióticos podrían
ser producidos por microbios que residen en comunidades complejas, conocidas
como microbioma, los investigadores, también de la Universidad de Stanford, se
centraron en los péptidos, cadenas cortas de aminoácidos conocidas por su
potencial como antibióticos innovadores.
Así, hicieron un análisis computacional exhaustivo de
444.054 pequeñas familias de proteínas extraídas de 1.773 metagenomas humanos.
Estos metagenomas -conjunto completo de material genético
presente en una comunidad microbiana en un entorno específico- provienen de 263
individuos sanos y de 4 partes diferentes del cuerpo, explica a EFE el
investigador español.
El análisis computacional identificó 323 candidatos
antibióticos «codificados por pequeños marcos de lectura abiertos
(smORF)». Un smORF es una pequeña sección de ADN que puede producir una
proteína pequeña -ignorada durante muchos años por los científicos debido a su
tamaño-.
«En nuestro estudio demostramos que estos smORFs,
tradicionalmente considerados como materia oscura sin funcionalidad, pueden
codificar moléculas antibióticas, lo que cambia el paradigma y nuestra
concepción de estos pequeños fragmentos de ADN», detalla De la Fuente.
Para probar los hallazgos, el equipo sintetizó 78 péptidos
-de esos 323- y evaluó su actividad antimicrobiana ‘in vitro’.
«Sorprendentemente, el 70,5 % exhibió fuertes efectos
antimicrobianos».
Dadas sus características distintivas, denominó a este grupo
de 323 moléculas «SEP», un nuevo tipo de antibiótico.
Estos SEP mostraron un enfoque multifacético para combatir
las bacterias: se dirigieron a sus membranas, trabajaron de manera sinérgica e
incluso modularon las poblaciones de comensales intestinales. «Esto
sugiere su potencial no solo para combatir patógenos peligrosos, sino también
para remodelar las comunidades de microbiomas para una mejor salud».
Entre los candidatos más prometedores, la prevotelina-2,
derivada del microbio intestinal Prevotella copri. Esa molécula demostró
en modelos animales una eficacia comparable a la del antibiótico comúnmente
utilizado polimixina B.
Algo que pueda beneficiar a la humanidad
Según De la Fuente, el siguiente paso es intentar
desarrollar estos nuevos antibióticos (los SEP) en algo que pueda beneficiar a
la humanidad. También entender cómo se producen estas moléculas para facilitar
esta ‘guerra química’ entre bacterias.
El equipo cree que estas moléculas se producen para permitir
a las bacterias defenderse de otras bacterias en su entorno, ya que las
bacterias siempre coexisten en comunidades complejas. Los SEP proporcionan una
herramienta química crucial para proteger su nicho físico y sobrevivir en
ambientes muy hostiles, como el intestino humano.
«Este trabajo demuestra, una vez más, que las máquinas
se pueden utilizar para descubrir nuevos antibióticos en la biología»,
resume a EFE De la Fuente, para quien se refuerza el paradigma que su equipo
introdujo hace años, donde la biología se concibe como una fuente de
información que se puede explorar con los algoritmos adecuados para descubrir
cosas nuevas.
Además, proporciona «evidencia convincente» de que
los microbiomas pueden servir como una rica fuente de antibióticos y otros
agentes farmacológicos.
De la Fuente y su equipo llevan años estudiando vías para
descubrir nuevos antibióticos. Han explorado incluso la capacidad del
aprendizaje profundo para extraer proteínas con capacidad antibiótica de
organismos extintos, como el mamut (desextinción molecular).
Esta capacidad de búsqueda de antibióticos en la naturaleza
global se ha acelerado «dramáticamente» gracias a la IA. «En un
día típico en el laboratorio, llego por la mañana, me tomo un café, y para la
hora de comer o cenar, el ordenador ya nos ha proporcionado un montón de nuevas
moléculas para explorar. Es como un patio de recreo científico», describe
el científico gallego.
EFE
