Un algoritmo inspirado en Darwin crea supermoléculas para matar bacterias

El sistema, codesarrollado por un científico gallego, permite diseñar nuevos antibióticos

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REDACCIÓN / LA VOZ

Si Charles Darwin no lo remedia, cada tres segundos fallecerá una persona debido a las bacterias resistentes a los antibióticos, que se convertirán en el 2050 en la principal causa de muerte en el mundo, por encima del cáncer y de las enfermedades cardiovasculares. Será el último servicio a la humanidad del genial naturalista británico. Pero, ¿qué pinta Darwin en todo esto? Mucho, porque su teoría de la evolución es la que ha inspirado un algoritmo genético que permite evolucionar minúsculas proteínas con una potente actividad antimicrobiana usando ordenadores. O, lo que es lo mismo, a partir de moléculas que existen en la naturaleza se crean otras mucho más potentes mediante selección natural y que pueden sintetizarse luego en laboratorio para acabar con las temidas bacterias superresistentes, especialmente las Gram-negativas, para las que, en la actualidad, apenas existe una alternativa terapéutica eficaz. Es un método revolucionario y mucho más barato, simple y eficaz que el que se utiliza actualmente para desarrollar nuevos antibióticos.

El trabajo, que se ha presentado en la revista científica Nature Communications y que ya ha producido un potencial candidato a fármaco que ha matado con éxito las bacterias en un modelo animal, ha sido desarrollado por un equipo multidisciplinar de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y de la Universidad Católica de Brasilia.

El nuevo método acelera la búsqueda de antibióticos más potentes a un coste más reducido «El algoritmo lo que hace, básicamente, es tomar una población inicial de proteínas que les damos, las muta y luego selecciona aquellas que predice que van a ser buenas aniquilando bacterias. Digamos que es el algoritmo el que hace el diseño de todas las moléculas usando el concepto de la teoría de la evolución de Darwin. Por un lado, muta las secuencias de aminoácidos de las moléculas; luego, una ecuación matemática es la responsable de seleccionar las que predice que van a ser las mejores y, por último, en la fase de recombinación, se juntan todas de manera arbitraria para ver qué es lo que resulta de ahí», explica César de la Fuente Núñez (A Coruña, 1986), investigador posdoctoral en el MIT y uno de los dos coordinadores del trabajo, junto a Octavio L. Franco, de la Universidad Católica de Brasilia.

El diseño final se basa casi exclusivamente en el uso de ordenadores, lo que «reduce el coste de su descubrimiento y de la síntesis de estos compuestos, que luego realizamos en laboratorio», precisa el investigador gallego, quien también apunta que las proteínas artificiales que se generan mediante este sistema son «diferentes a todo lo que tenemos en la naturaleza y representan una nueva clase de antibióticos».

Sin alternativas terapéuticas

En las dos últimas décadas solo han llegado al mercado dos nuevas clases de antibióticos, y las dos para tratar las infecciones provocadas por las bacterias Gram-positivas. Para las negativas, por contra, no existe ninguna alternativa realmente efectiva debido a las resistencias creadas, lo que ha llevado incluso a que se tengan que utilizar fármacos desarrollados hace más de 30 años y que en su momento fueran desechados por su toxicidad. Urge desarrollar nuevas alternativas para evitar la muerte en la actualidad de cerca de un millón de personas al año, cifra que en el 2050, según la OMS, podría multiplicarse por diez. La solución frente a este enorme problema de salud pública pasa por los péptidos (miniproteínas) antimicrobianos, moléculas naturales que se encuentran en la mayoría de los organismos. Pero el problema que existe es que no son lo suficientemente potentes como para actuar frente a infecciones humanas. Su efecto terapéutico debe multiplicarse para que resulten eficaces. Y eso es lo que han hecho los investigadores aplicando su logaritmo genético de selección natural a un péptido que se encuentra en las semillas de la planta de la guayaba.

La herramienta matemática generó y evaluó decenas de miles de secuencias de miniproteínas con dos características que les ayudaban a penetrar en las membranas bacterianas. Los investigadores seleccionaron luego los cien candidatos más prometedores, cuya función se analizó en laboratorio. El mejor resultado lo obtuvo un compuesto denominado guvanin 2, mucho más potente que el natural y que fue empleado con éxito para tratar una infección de piel en ratones causada por una bacteria Gram-negativa, la Pseudomonas aeruginosa, un bacilo temido en los hospitales. 

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