Resistencia a los antibióticos: descubrimiento de un millón de péptidos antimicrobianos

Uno de los retos que la medicina debe afrontar urgentemente consiste en encontrar nuevos antibióticos para resolver los problemas de resistencia. El aprendizaje automático (sidenote: Machine Learning Tecnología de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender únicamente gracias al uso de una gran cantidad de datos. ) podría dar un impulso salvador a este proceso gracias a la predicción de las reservas mundiales de péptidos antimicrobianos (PAM) (sidenote: Péptidos antimicrobianos (PAM) Los péptidos antimicrobianos (PAM) son secuencias cortas de aminoácidos presentes en una gran variedad de organismos como bacterias, plantas, anfibios, insectos, peces y mamíferos. Son capaces de alterar el crecimiento microbiano, generalmente mediante una interferencia con la integridad de la pared celular. Profundizar https://www.sciencedirect.com/topics/agricultural-and-biological-sciences/antim… ) disponibles en la Tierra. Estos PAM representan una terapia prometedora. De hecho, ya se han utilizado en la práctica clínica como antivirales (p. ej., enfuvirtida)) y son objeto de ensayos clínicos por sus propiedades inmunomoduladoras para el tratamiento de infecciones microbianas (causadas por levaduras o bacterias). Sus ventajas frente a los antibióticos no son nada desdeñables. Algunos tienen un espectro de actividad reducido, lo que facilita el desarrollo de terapias dirigidas. Además, la evolución de la resistencia a muchos PAM es lenta y no tiene nada que ver con la resistencia cruzada a otras clases de antibióticos de uso común.

Cerca de un millón de candidatos

En la práctica, gracias al aprendizaje automático, los investigadores han podido predecir y clasificar los PAM candidatos (PAM-c) producidos por el conjunto de todos los organismos terrestres mediante un examen sistemático de las bases de datos públicas mundiales (63 410 metagenomas y 87 920 genomas de bacterias o arqueobacterias). Los autores se limitaron a una categoría específica de PAM, concretamente aquellos codificados por los propios genes de estos organismos y compuestos por menos de 100 aminoácidos. Como resultado obtuvieron un catálogo (denominado «AMPSphere» en inglés) que contiene 833 498 secuencias de péptidos no redundantes. 

Se probaron 100 candidatos con éxito

Para confirmar el poder antimicrobiano de los PAM-c, los investigadores sintetizaron 100 de ellos y los probaron contra bacterias patógenas resistentes y bacterias comensales del aparato digestivo. In vitro, 79 de estos 100 PAM resultaron activos contra bacterias patógenas o comensales, y 63 de ellos contra 11 patógenos problemáticos para la salud pública. Cuatro péptidos fueron eficaces (100% de células muertas tras 24 horas de incubación a 37°C) a concentraciones muy bajas (en torno a 1 μmol/litro), comparables a las de los péptidos más potentes descritos en la literatura científica.

¿Cuáles son los mecanismos de acción de los PAM? El estudio de péptidos activos contra Acinetobacter baumannii o Pseudomonas aeruginosa reveló que provocan una permeabilización considerable de la membrana externa de estos patógenos.

La eficacia de los principales PAM candidatos también se confirmó in vivo en modelos murinos de absceso (infección por A. baumannii).