La IA de Google resolvió un misterio de superbacterias resistente a los antibióticos que llevó a los científicos una década a decodificar
Se necesitó científicos una década para descubrir cómo las superbacterias ganan resistencia a los antibióticos, pero la nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) de Google pudo descifrar el problema en solo dos días.
Las superbacterias se vuelven resistentes a los antibióticos es una amenaza creciente que resulta en la muerte de millones de personas cada año.
Un equipo de científicos del Imperial College London dirigido por José Penadés pasó 10 años tratando de encontrar una respuesta.
Cuando le hicieron al «co-científico» de Google la misma pregunta en un corto aviso, la IA produjo la misma conclusión que el equipo hizo en solo dos días.
Penadés se sorprendió y envió un correo electrónico a Google para ver si tenían acceso a su investigación. La compañía respondió que no lo hicieron.
«Lo que muestran nuestros hallazgos es que la IA tiene el potencial de sintetizar toda la evidencia disponible y dirigirnos a las preguntas más importantes y diseños experimentales», dijo Tiago Dias da Costa, coautor del estudio y profesor de patogénesis bacteriana en el Imperial College London.
«Si el sistema funciona tan bien como esperamos que pueda, esto podría cambiar el juego; descartar ‘callejones sin salida’ y permitirnos efectivamente progresar a un ritmo extraordinario».
La resistencia antimicrobiana (AMR) ocurre cuando los microbios infecciosos como bacterias, virus, hongos y parásitos ya no responden a los antibióticos, lo que hace que las drogas sean ineficaces.
AMR es una de las mayores amenazas para la salud para la humanidad. El uso excesivo y el mal uso de los antibióticos en la medicina y la agricultura solo ayudan a progresar.
Según un informe de 2019 de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), al menos 1,27 millones de personas en todo el mundo murieron debido a las bacterias resistentes a las drogas.
Alrededor de 35,000 de esas muertes fueron solo en los Estados Unidos, lo que muestra que las muertes por este problema en los EE. UU. Han aumentado en un 52 por ciento desde el último informe de 2013.
El equipo de investigación investigó este problema buscando formas de que un tipo de superbiegas, conocido como islas cromosómicas inducibles por fagos de cápside (CF-PICIS), puede infectar especies diversas de bacterias.
Su teoría era que estos virus lo hicieron al tomar colas de diferentes virus que infectan bacterias. Las colas se usan para inyectar el genoma viral en la célula bacteriana del huésped. Después de realizar experimentos, descubrieron que tenían razón.
Luego, los investigadores plantearon la misma pregunta a la herramienta AI de Google. Dos días después, la IA devolvió algunas sugerencias, una de las cuales fue la respuesta correcta.
«Esto efectivamente significaba que el algoritmo pudo observar la evidencia disponible, analizar las posibilidades, hacer preguntas, diseñar experimentos y proponer la misma hipótesis a la que llegamos a través de años de investigación científica minuciosa, pero en una fracción de la época», dijo Penadés.
Si hubieran usado la IA desde el principio, podrían haber encontrado la respuesta mucho antes y ahorrarse años de trabajo, aunque aún habrían tenido que realizar experimentos para llegar a la conclusión.
Los últimos hallazgos fueron publicados en el servidor de preimpresión Biorrío.
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