{"id":257480,"date":"2026-05-14T23:56:00","date_gmt":"2026-05-15T04:56:00","guid":{"rendered":"http:\/\/vertienteglobal.com\/?p=257480"},"modified":"2026-05-15T01:03:37","modified_gmt":"2026-05-15T06:03:37","slug":"sistema-de-ia-es-capaz-de-disenar-acelerar-y-optimizar-nuevos-antibioticos-segun-estudio","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/vertienteglobal.com\/?p=257480","title":{"rendered":"Sistema de IA es capaz de dise\u00f1ar, acelerar y optimizar nuevos antibi\u00f3ticos, seg\u00fan estudio"},"content":{"rendered":"\n
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(Redacci\u00f3n)<\/p>\n\n\n\n


La resistencia a los antibi\u00f3ticos es una de las mayores amenazas de la medicina moderna, y a medida que m\u00e1s bacterias aprenden a sobreviv<\/strong>ir a los f\u00e1rmacos<\/p>\n\n\n\n

Ciudad de M\u00e9xico 14 mayo 2026.-Los investigadores de la Universidad de Pensilvania han logrado desarrollar un sistema de inteligencia artificial (IA) generativa que dise\u00f1a y acelera nuevos antibi\u00f3ticos,\u00a0lo que podr\u00eda ayudar a combatir las infecciones resistentes a los f\u00e1rmacos y acelerar la creaci\u00f3n de unos m\u00e1s potentes y eficaces contra los pat\u00f3genos m\u00e1s dif\u00edciles de tratar.<\/strong>

Liderados por el investigador espa\u00f1ol C\u00e9sar de la Fuente, los cient\u00edficos de la Universidad de Pensilvania han dise\u00f1ado una herramienta<\/strong>\u00a0(que han bautizado como ApexGO) que es capaz de buscar compuestos existentes y de optimizarlos para crear antibi\u00f3ticos m\u00e1s potentes y eficaces y de transformar plantillas moleculares en candidatos terap\u00e9uticos reales con una velocidad y una precisi\u00f3n que no tiene precedentes, seg\u00fan esta instituci\u00f3n acad\u00e9mica y cient\u00edfica.

Mediante la validaci\u00f3n en el laboratorio, los investigadores han comprobado c\u00f3mo la inteligencia artificial puede reducir a\u00f1os de investigaci\u00f3n a solo unas horas, y han apuntado que esta podr\u00eda ser una soluci\u00f3n innovadora para adelantarse a las infecciones hospitalarias m\u00e1s peligrosas<\/strong>. Hoy publican los resultados de su trabajo en la revista Nature Machine Intelligence.

La resistencia a los antibi\u00f3ticos es una de las mayores amenazas de la medicina moderna, y a medida que m\u00e1s bacterias aprenden a sobreviv<\/strong>ir a los f\u00e1rmacos utilizados para eliminarlas, los investigadores se enfrentan a mayor presi\u00f3n para encontrar nuevos tratamientos de manera m\u00e1s r\u00e1pida que la que permiten los m\u00e9todos tradicionales, ha se\u00f1alado la Universidad en una nota de prensa.

El sistema se centra en p\u00e9ptidos, que son peque\u00f1as mol\u00e9culas similares a prote\u00ednas que pueden actuar como antibi\u00f3ticos, y en lugar de limitarse a buscar en listas existentes de mol\u00e9culas conocidas, ‘ApexGO’ parte de plantillas de p\u00e9ptidos y sugiere cambios que podr\u00edan aumentar su eficacia a la hora de eliminar bacterias da\u00f1inas.

As\u00ed, el modelo act\u00faa como un motor de dise\u00f1o inteligente: \u00abaprende patrones a partir de secuencias pept\u00eddicas y luego propone nuevas versiones con m\u00e1s probabilidades de funcionar\u00bb, ha detallado la Universidad en el extracto que ha facilitado a la revista cient\u00edfica.

Para comprobar este m\u00e9todo, los investigadores partieron de 10 p\u00e9ptidos base y usaron su herramienta para crear versiones mejoradas; despu\u00e9s fabricaron 100 de esos p\u00e9ptidos en el laboratorio y analizaron su capacidad para combatir bacterias, c\u00f3mo funcionaban, qu\u00e9 estructuras formaban y si pod\u00edan resultar t\u00f3xicos para las c\u00e9lulas.

Los resultados fueron especialmente buenos contra bacterias ‘gramnegativas’, un tipo de bacterias dif\u00edcil de tratar que incluye algunas de las infecciones hospitalarias m\u00e1s peligrosas.

\u201cApexGO demuestra que se puede utilizar la IA para algo m\u00e1s que predecir qu\u00e9 mol\u00e9culas podr\u00edan funcionar: puede ayudar a mejorarlas\u201d, ha asegurado C\u00e9sar de la Fuente, y ha precisado que el modelo parte de antibi\u00f3ticos ‘pept\u00eddicos’ prometedores y aprende a optimizarlos, explorando nuevas posibilidades moleculares \u00abque despu\u00e9s podemos sintetizar y probar en el laboratorio\u00bb, lo que a su juicio es especialmente relevante cuando la resistencia a los antibi\u00f3ticos est\u00e1 aumentando en todo el mundo.

El investigador ha subrayado la necesidad de disponer de tecnolog\u00edas capaces de avanzar m\u00e1s r\u00e1pido para tratar de conseguir candidatos terap\u00e9uticos reales, y ha asegurado que este sistema de IA \u00abes un paso importante hacia ese futuro\u201d.

\u201cEncontrar nuevos antibi\u00f3ticos suele ser un proceso lento, costoso y lleno de ensayo y error\u201d, ha apuntado en el mismo resumen el investigador Marcelo Torres. \u201cLo emocionante aqu\u00ed es que pudimos utilizar la IA para guiar el proceso de dise\u00f1o, fabricar los compuestos m\u00e1s prometedores y luego validar experimentalmente muchos de ellos\u201d.

Los investigadores han se\u00f1alado que el estudio apunta a un futuro a\u00fan m\u00e1s amplio en el que la inteligencia artificial generativa se convierta en una herramienta pr\u00e1ctica para el descubrimiento de f\u00e1rmacos, ayudando a los cient\u00edficos a avanzar con mayor rapidez desde la idea hasta el posible tratamiento.(XEU)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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