Investigadores del Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica de la Universidad de Harvard han identificado nuevos compuestos antibióticos eficaces contra Neisseria gonorrhoeae resistente a múltiples fármacos mediante el aprendizaje profundo, según un estudio publicado el miércoles en Science Translational Medicine. El avance se produce en medio de crecientes preocupaciones sobre la resistencia de la gonorrea a los tratamientos actuales, y la Organización Mundial de la Salud ha designado a N. gonorrhoeae como patógeno de alta prioridad. En 2023, Massachusetts informó del primer caso estadounidense de gonorrea que mostró una respuesta reducida a cinco clases de antibióticos.
El equipo de investigación utilizó redes neuronales de transmisión de mensajes dirigidas para examinar extensas bibliotecas químicas en busca de moléculas con actividad antigonocócica. Identificaron candidatos distintos de los antibióticos existentes. Este trabajo se basa en descubrimientos anteriores de antibióticos utilizando métodos de aprendizaje profundo en el Instituto Wyss y el MIT, incluidos compuestos eficaces contra MRSA publicados en Nature en 2023 y un marco de IA generativa que produce otros compuestos contra MRSA y gonorrea.
Por primera vez, el nuevo estudio validó sus compuestos principales utilizando la tecnología de chip de órganos de microfluidos del Instituto Wyss, específicamente un chip de vagina humana que replica el microambiente del tejido vaginal, junto con un modelo de infección vaginal en ratón. Esta validación representa un avance metodológico en las pruebas preclínicas de antibióticos al permitir la evaluación de la eficacia en un sistema que imita más fielmente la fisiología humana en comparación con los cultivos celulares estándar.
Los hallazgos contribuyen a una tendencia de candidatos a antibióticos impulsados por IA que avanzan a través de etapas de validación preclínica. Dos antibióticos para la gonorrea, la gepotidacina y la zoliflodacina, recibieron la aprobación de la FDA a finales de 2025, lo que supone los primeros medicamentos nuevos para la enfermedad en décadas. Sigue siendo incierto si los compuestos recientemente identificados pasarán a ensayos clínicos. La combinación de aprendizaje profundo con validación de órgano en chip ofrece una vía más rápida para identificar y probar posibles tratamientos para patógenos resistentes.
