NotiPress<\/p>\n\n\n\n
La inteligencia artificial abri\u00f3 una nueva ruta en la b\u00fasqueda de tratamientos contra las bacterias resistentes a los antibi\u00f3ticos. Un estudio de Houston Methodist mostr\u00f3 que una herramienta de reciente desarrollo permiti\u00f3 identificar compuestos con actividad contra pat\u00f3genos dif\u00edciles de tratar. Esto en particular mediante el hallazgo de p\u00e9ptidos antimicrobianos con efecto sobre el SARM en pruebas de laboratorio.<\/p>\n\n\n\n
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El 16 de abril de 2026, Houston Methodist inform\u00f3 que la investigaci\u00f3n fue publicada en Nature Communications y estuvo dirigida por Eleftherios Mylonakis, MD, Ph.D., jefe del Departamento de Medicina Charles W. Duncan Jr. El trabajo describi\u00f3 el uso de una plataforma basada en IA para detectar p\u00e9ptidos que forman parte del sistema inmunitario natural del cuerpo y que lograron atacar de forma eficaz al Staphylococcus aureus resistente a la meticilina, conocido como SARM.<\/p>\n\n\n\n
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Seg\u00fan el comunicado, la plataforma fue dise\u00f1ada para enfrentar un problema que sigue complicando el desarrollo de nuevas terapias. Mylonakis afirm\u00f3: “Las bacterias resistentes a antibi\u00f3ticos representan una grave amenaza para la salud mundial, con un estimado de 2,8 millones de infecciones y m\u00e1s de 35 000 muertes anuales en EE. UU. Abordar este desaf\u00edo es fundamental”. El estudio plante\u00f3: esa presi\u00f3n sanitaria vuelve relevante cualquier herramienta capaz de acelerar la identificaci\u00f3n de candidatos terap\u00e9uticos.<\/p>\n\n\n\n
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Los primeros autores Fadi Shehadeh y Biswajit Mishra, junto con sus colaboradores, desarrollaron CAMPER (Constraint-driven AMP Engineering with Ranking), una plataforma que combina aprendizaje autom\u00e1tico con caracter\u00edsticas biol\u00f3gicamente informadas. De acuerdo con la informaci\u00f3n difundida, el sistema eval\u00faa y clasifica bibliotecas de p\u00e9ptidos candidatos con base en sus propiedades f\u00edsicas y qu\u00edmicas, as\u00ed como en su rendimiento previsto. Ese proceso permiti\u00f3 reducir la complejidad del dise\u00f1o molecular y concentrar la b\u00fasqueda en opciones con mayor potencial frente a infecciones resistentes.<\/p>\n\n\n\n
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Entre los resultados, el equipo identific\u00f3 a WP-CAMPER1 como un candidato prometedor. El comunicado se\u00f1al\u00f3: este p\u00e9ptido mostr\u00f3 una potente actividad contra el SARM a bajas concentraciones, un dato coloc\u00e1ndose como una opci\u00f3n de inter\u00e9s dentro del estudio. La investigaci\u00f3n se mantuvo en fase de laboratorio, pero los autores destacaron: el hallazgo ofrece una base concreta para seguir explorando terapias dirigidas contra pat\u00f3genos complejos.<\/p>\n\n\n\n
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Mylonakis explic\u00f3: uno de los obst\u00e1culos hist\u00f3ricos en este campo ha sido el dise\u00f1o preciso de estas mol\u00e9culas. “Los p\u00e9ptidos antimicrobianos ofrecen un enfoque prometedor para combatir bacterias dif\u00edciles de tratar, a la vez que reducen la probabilidad de resistencia. Sin embargo, el dise\u00f1o preciso de estas mol\u00e9culas ha sido tradicionalmente complejo y laborioso. Para superar esto, desarrollamos una plataforma basada en IA que permite la identificaci\u00f3n y el dise\u00f1o de p\u00e9ptidos m\u00e1s eficaces contra el SARM y otros pat\u00f3genos”, afirm\u00f3.<\/p>\n\n\n\n
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Esta investigaci\u00f3n tambi\u00e9n valid\u00f3 la metodolog\u00eda de CAMPER como una plataforma con capacidad de escalamiento. En palabras de Mylonakis: “En definitiva, nuestro estudio documenta y valida la metodolog\u00eda CAMPER, demostrando su capacidad para generar p\u00e9ptidos eficaces contra infecciones persistentes y dif\u00edciles de tratar. Representa un paso importante hacia una plataforma escalable para el desarrollo de terapias dirigidas a pat\u00f3genos complejos”.<\/p>\n\n\n\n
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Junto con el equipo de Hospital Houston Methodist, el estudio incluy\u00f3 colaboradores de la Facultad de Medicina de Harvard, la Universidad Tecnol\u00f3gica Rajiv Gandhi, la Rama M\u00e9dica de la Universidad de Texas en Galveston, la Universidad de Brown, la Universidad T\u00e9cnica Nacional de Atenas y el Centro de Investigaci\u00f3n Arqu\u00edmedes-Atenea. El comunicado present\u00f3 el hallazgo como un avance centrado en identificar tratamientos contra bacterias resistentes mediante una plataforma de inteligencia artificial aplicada al dise\u00f1o de p\u00e9ptidos antimicrobianos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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