Un tool nuevo diseñado con inteligencia artificial es efectivo en el desarrollo de tratamientos para atacar bacterias resistentes a los antibióticos descomponiendo sus defensas externas, según nuevas investigaciones de Houston Methodist.
El estudio, publicado en Nature Communications y liderado por Eleftherios Mylonakis, MD, PhD, presidente del Departamento de Medicina Charles W. Duncan Jr. de Houston Methodist, detalla cómo los investigadores utilizaron la herramienta para identificar péptidos antimicrobianos, pequeñas proteínas que forman parte del sistema inmunológico natural del cuerpo, que atacaron efectivamente bacterias como Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA) en pruebas de laboratorio.
«Las bacterias resistentes a los antibióticos representan una gran amenaza para la salud mundial, con aproximadamente 2.8 millones de infecciones y más de 35,000 muertes anuales en los Estados Unidos. Abordar este desafío es crucial», dijo Mylonakis.
Los péptidos antimicrobianos ofrecen un enfoque prometedor para atacar bacterias de difícil tratamiento, reduciendo la probabilidad de resistencia. Sin embargo, el diseño preciso de estas moléculas tradicionalmente ha sido complejo y lleva mucho tiempo. Para superar esto, desarrollamos una plataforma impulsada por inteligencia artificial que permite la identificación y diseño de péptidos más efectivos contra MRSA y otros patógenos.
Los autores principales Fadi Shehadeh y Biswajit Mishra, junto con sus colaboradores, diseñaron CAMPER (Ingeniería de AMP impulsada por restricciones con clasificación), una plataforma basada en inteligencia artificial que integra el aprendizaje automático con características biológicamente informadas. CAMPER evalúa y clasifica bibliotecas de péptidos candidatos según sus propiedades físicas y químicas y su rendimiento predicho. Utilizando este enfoque, el equipo identificó un candidato prometedor, WP-CAMPER1, que mostró una actividad potente contra MRSA a bajas concentraciones y reveló su potencial para tratar infecciones resistentes a los antibióticos.
«En última instancia, nuestro estudio informa y valida la metodología CAMPER, demostrando su capacidad para generar péptidos que muestran efectividad contra infecciones difíciles de tratar y persistentes. Representa un paso importante hacia una plataforma escalable para desarrollar terapéuticos que apunten a patógenos complejos», dijo Mylonakis.
Otros colaboradores de este estudio incluyen a LewisOscar Felix, Charilaos Dellis, Narchonai Ganesan y Liyang Zhang de Houston Methodist; Raquel Ferrer-Espada, Andrew Martens, Youlian Goulev y Johan Paulsson de la Facultad de Medicina de Harvard; Anindya Basu de la Universidad Tecnológica Rajiv Gandhi; Michael B. Sherman de la Universidad de Texas Medical Branch en Galveston; Mandar Naik de la Universidad Brown y Paul Sotiriadis de la Universidad Técnica Nacional de Atenas y del Centro de Investigación Archimedes-Athena.
Fuente: Journal reference: Shehadeh, F., et al. (2026) CAMPER: inteligencia artificial mecanicista para diseñar péptidos que apuntan a MRSA. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-026-70348-9. https://www.nature.com/articles/s41467-026-70348-9.
