El uso de algoritmos predictivos en la terapia con fagos allana el camino en la búsqueda de alternativas a la resistencia antimicrobiana (RAM).
- ComiteNetMD
- 10 de diciembre de 2024
- Enfermedades Infecciosas
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03/12/2024
El diseño de un programa de inteligencia artificial basado en un análisis del genoma bacteriano permite recuperar la terapia con bacteriofagos, diseñada a principios del siglo XX. El objetivo es utilizar este tipo de virus, que solo infectan bacterias y eliminan específicamente aquellas que son patógenas, como alternativa para el tratamiento de infecciones, cada vez más difícil ante la resistencia antimicrobiana (RAM).
El incremento actual en la incidencia de resistencia antibiótica en las bacterias humanas ha favorecido el estudio de los fagos como alternativa terapéutica conocida como fagoterapia. Los bacteriófagos son los virus que infectan y parasitan a las bacterias. Al ser elementos activos, estos fagos deben someterse a rigurosos controles de calidad para asegurar la ausencia de efectos indeseables.
La fagoterapia fue inventada por el científico del Instituto Pasteur Félix d’Hérelle en la segunda década del siglo XX (1920), antes de ser abandonada progresivamente desde finales de los años 1930 tras la aparición de los antibióticos. En la actualidad, sólo algunos países de Europa del Este, como Georgia, siguen utilizando la fagoterapia, mientras que en la mayoría restante, los fagos de “amplio espectro de huéspedes” se utilizan ocasionalmente, bajo cuidados compasivos, para tratar infecciones crónicas resistentes a múltiples fármacos. Uno de los retos en esta materia es saber qué fago será eficaz para tratar una infección determinada, ya que cada uno de ellos solo puede infectar determinadas cepas bacterianas.
En este contexto, científicos del Instituto Pasteur, el Inserm, la Red de Hospitales Públicos de París (AP-HP) y la Universidad Paris Cité (Francia) han dado a conocer el desarrollo de una nueva herramienta sencilla y eficaz que recomienda el mejor cóctel de fagos posible. La idea es utilizar este tipo de virus que solo infectan bacterias y eliminan específicamente aquellas que son patógenas para los humanos, según se desprende del estudio, publicado en ‘Nature Microbiology’.
“Hemos estudiado 350.000 interacciones y hemos conseguido identificar las características del genoma bacteriano que pueden predecir la eficacia de los fagos”, resume Aude Bernheim, última autora del estudio y responsable del laboratorio de Diversidad molecular de los microbios del Instituto Pasteur.
Por su parte, Florian Tesson, coautor del artículo y doctorando en el laboratorio de Diversidad molecular de los microbios del Instituto Pasteur y del laboratorio IAME de la Universidad París Cité-Inserm, explicó que “contrariamente a lo que pensábamos en un principio, la capacidad de los fagos para infectar a las bacterias, lo que indica su eficacia, está determinada por los receptores de la superficie bacteriana y no por los mecanismos de defensa antivirales de las bacterias“.
Genoma bacteriano e IA
Este análisis preciso y completo de los mecanismos de interacción entre bacterias y fagos ha permitido a los bioinformáticos del equipo diseñar un programa de inteligencia artificial optimizado y eficaz. El programa se basa en un análisis del genoma bacteriano, en particular de las regiones implicadas en la codificación de los receptores de membrana bacterianos, la puerta de entrada de los fagos.
Después de más de dos años de desarrollo y entrenamiento, el modelo de IA fue capaz de predecir correctamente la eficacia de los fagos en el tratamiento de la bacteria E. coli en el conjunto de datos en el 85% de los casos, simplemente analizando el ADN bacteriano. “Este resultado superó nuestras expectativas”, afirma Aude Bernheim.
Para llevar su investigación más allá, los científicos probaron el modelo en una nueva colección de cepas bacterianas de E. coli responsables de la neumonía y seleccionaron un “cóctel” personalizado de tres fagos para cada una de ellas. En el 90% de los casos, los fagos elegidos específicamente por la IA tuvieron éxito y destruyeron las bacterias.
En resumen, este trabajo proporciona información cuantitativa sobre la especificidad fago-huésped y respalda el uso de algoritmos predictivos en la terapia con fagos.
Según los autores, el método, que se puede transferir fácilmente a los laboratorios hospitalarios, allana el camino para que en los próximos años se pueda realizar una selección personalizada de tratamientos con fagos rápidamente si se diagnostica una infección bacteriana con Escherichia coli altamente resistente a los antibióticos .
“Todavía tenemos que probar el efecto de los fagos en diferentes entornos, pero ya se ha establecido una prueba de concepto. Esperamos poder extenderlo a otras bacterias patógenas, ya que nuestro modelo de IA ha sido diseñado para adaptarse fácilmente a otros escenarios con el objetivo de ofrecer tratamientos de terapia con fagos personalizados en el futuro“, concluye Aude Bernheim.
