La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para revolucionar la búsqueda de antibióticos y hacer frente a la resistencia bacteriana a los antimicrobianos, un problema crítico de salud pública a nivel global.
En el marco del Roche Press Day 2026, expertos como Kenneth Bradley, jefe global de Descubrimiento de Enfermedades Infecciosas de Roche, detallaron cómo la tecnología está transformando la investigación científica.
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A diferencia de los métodos tradicionales, que exigen producir y evaluar físicamente millones de compuestos, los algoritmos permiten realizar gran parte del trabajo de forma virtual.
Esto reduce la necesidad de invertir recursos en fabricar compuestos de manera masiva y acelera la identificación de moléculas con potencial terapéutico.
Un desafío global y la urgencia de nuevos fármacos
La resistencia a los antimicrobianos representa una amenaza latente para la medicina moderna. De acuerdo con un estudio publicado en la revista The Lancet, en 2019 se registraron aproximadamente 4,95 millones de muertes asociadas con esta problemática, de las cuales 1,27 millones fueron atribuibles de forma directa.
El panorama es aún más complejo si se considera que desde finales de la década de 1960 no se ha introducido una nueva clase de antibióticos dirigida específicamente contra las bacterias gramnegativas, microorganismos altamente resistentes a múltiples tratamientos convencionales.
Además, las estadísticas de la industria farmacéutica indican que cerca del 90 % de los candidatos a fármacos fracasan en las fases preclínicas o clínicas, un proceso que suele superar los diez años.
El enfoque «Lab in the Loop»: Computación y experimentación
Para superar estos obstáculos, farmacéuticas como Roche implementan metodologías avanzadas como Lab in the Loop (laboratorio en el ciclo). Este modelo combina predicciones computacionales basadas en IA con la experimentación física en el laboratorio.
El procedimiento opera bajo fases coordinadas:
- Predicción virtual: Los modelos de IA analizan millones de datos acumulados durante años para anticipar qué propiedades moleculares podrían convertirse en antibióticos efectivos y sintetizables.
- Síntesis y comprobación: Los químicos de laboratorio producen la molécula sugerida para corroborar si el comportamiento real coincide con las estimaciones algorítmicas.
- Retroalimentación: Los nuevos datos experimentales se reincorporan al sistema para afinar la precisión de los modelos en futuras fases.
Especialistas recalcan que esta optimización es fundamental para mitigar la carga desproporcionada que la resistencia antimicrobiana ejerce sobre regiones vulnerables como América Latina, marcando un hito en la medicina preventiva del futuro.
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Fuente: DW
Ciudad Valencia/ ER /MG
Foto: DW
