Investigadores de la Universidad de Pensilvania, liderados por el biotecnólogo gallego César de la Fuente Núñez, han identificado 2.603 péptidos antimicrobianos (AMP por sus siglas en inglés) “encriptados” en el genoma y el proteoma, lo que abre nuevas puertas para el desarrollo de nuevos antibióticos para combatir las superbacterias o bacterias multirresistentes, causantes de cerca de 33.000 muertes al año solo en Europa. El estudio acaba de ser publicado en la prestigiosa revista “Nature Biomedical Engineering”.
“Los llamamos encriptados porque lo que hemos encontrado son péptidos antimicrobianos, pequeños fragmentos de aminoácidos que están codificados en proteínas más grandes y que cumplen una función diferente al tener esta capacidad antibiótica en el cuerpo humano”, explica De la Fuente, profesor en esta universidad estadounidense, donde lidera el Machine Biology Group, cuyo trabajo se centra en descubrir nuevos antibióticos mediante ordenadores a partir de moléculas presentes en la naturaleza para que puedan atacar a las bacterias multirresistentes.
“La resistencia a los antibióticos es una pandemia silenciosa. La previsión es que en 2050 mueran 10 millones de personas en el mundo como consecuencia de infecciones intratables. Por ello, tenemos que empezar a buscar con métodos poco convencionales para encontrar una solución a este problema de salud pública global”, alerta el investigador gallego, premio Princesa de Girona de Investigación, ha desarrollado un algoritmo que permite explorar el cuerpo humano.
“Tenemos que buscar nuevos antibióticos con métodos poco convencionales”
Los péptidos antimicrobianos son moléculas pequeñas, naturales, producidas por casi todos los organismos vivos. Debido a su capacidad para defender el organismo de infecciones, la identificación de nuevos AMP es desde hace años un foco de investigación. Sin embargo, los métodos de búsqueda tradicionales, basados en la intuición y la experimentación química, han limitado el descubrimiento de antibióticos péptidos más allá de los AMP convencionales. La Inteligencia Artificial (IA) permite ahora indagar en lugares desconocidos.
“Hemos desarrollado un algoritmo que nos permite explorar el cuerpo humano como una fuente de nuevos antibióticos. Usando este algoritmo hemos sido capaces de descubrir miles de nuevos antibióticos en nuestro genoma y en nuestro proteoma”, explica.
Los científicos pusieron el foco en las características fisioquímicas que tienen en común los AMP: la longitud de la secuencia –entre 8 y 50 aminoácidos –, la carga neta y sus propiedades hidrofóbicas e hidrofílicas. “El algoritmo funciona como la función de buscar en un documento Word, que te permite introducir la palabra que necesitas buscar en un documento como una tesis doctoral, por ejemplo. Pues bien, sabemos más o menos qué moléculas estamos buscando y que las podemos encontrar en un documento, en este caso no de Word, sino de información de genes y de proteínas que están en todo el cuerpo y que, básicamente, son códigos”, afirma.
Así, el algoritmo buscó en el proteoma, el conjunto completo de proteínas en el cuerpo, y halló 43.000 péptidos, muchos de ellos todos juntos en una nueva región del proteoma. Esta gama de posibles antimicrobianos se filtró después a 2,603 antibióticos péptidos codificados en proteínas con función biológica no relacionadas con el sistema inmune.
“Lo interesante conceptualmente es que los hemos encontrado no solo en el sistema inmune innato, que es donde te podrías imaginar que se expresarían estas moléculas, sino también en los sistemas cardiovascular, nervioso y digestivo. Esto nos lleva a generar una hipótesis: la respuesta inmunológica a patógenos invasores no solo depende quizás del sistema inmune, sino que estos otros sistemas están cumpliendo un papel también importante”, sostiene.
"Estamos empezando a mirar en precursores del ser humano para ver qué tipo de antibióticos podemos encontrar ahí y estamos trabajando también con animales extintos, como el mamut”
Tras identificar estos péptidos antibióticos, el grupo sintetizó de manera química 55 y los testó, en placas de Petri, in vitro, contra ocho patógenos diferentes, incluidos E. coli y bacterias que causan infección por estafilococos y neumonía. Más del 63,5% de estos 55 péptidos encriptados mostraron actividad antimicrobiana.
Cuando se probaron in vivo, en dos modelos animales de relevancia preclínica, estos péptidos volvieron a demostrar su capacidad antiinfectiva y sin ningún signo de toxicidad. Estos péptidos atacan a las bacterias al penetrar en sus membranas externas, un orgánulo integral para la supervivencia. Esta penetración de la membrana más dañina, requeriría una gran cantidad de energía por parte del patógeno y múltiples generaciones para crear resistencia, lo que presenta a estos péptidos como buenos candidatos para antibióticos sostenibles.
“Ahora queremos emplear este algoritmo u otros similares para encontrar antibióticos en otros lugares donde no se ha buscado tradicionalmente, sobre todo de información biológica, como información genómica y proteómica. Estamos empezando a mirar en precursores del ser humano para ver qué tipo de antibióticos podemos encontrar ahí y estamos trabajando también con animales extintos, como el mamut”.
