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El equipo científico dirigido por César de la Fuente, egresado de la Universidad de León y Doctor Honoris Causa por la misma institución, ha presentado un sistema de Inteligencia Artificial denominado ApexGO. Esta tecnología permite identificar y mejorar candidatos terapéuticos con altas tasas de éxito experimental, ofreciendo una respuesta tecnológica a la creciente amenaza global de la resistencia bacteriana. Los resultados del estudio han sido publicados en la revista científica Nature Machine Intelligence.
El funcionamiento de ApexGO se basa en la optimización de péptidos, que son pequeñas moléculas similares a las proteínas con propiedades antibióticas. A diferencia de otros modelos que se limitan a buscar en bases de datos ya existentes, este sistema actúa como un motor de diseño inteligente. El modelo aprende patrones a partir de secuencias peptídicas conocidas y propone cambios estructurales específicos para aumentar su capacidad de eliminar patógenos sin elevar la toxicidad en las células humanas.
Durante la fase de validación experimental, los investigadores utilizaron diez plantillas peptídicas iniciales para generar versiones mejoradas mediante el sistema de IA. Posteriormente, sintetizaron 100 de estas nuevas moléculas en el laboratorio para analizar su eficacia biológica. Los resultados mostraron una potencia significativa frente a bacterias gramnegativas, un grupo de patógenos especialmente difíciles de tratar que suelen ser responsables de las infecciones hospitalarias más graves y resistentes a los fármacos actuales.
La resistencia a los antibióticos se ha consolidado como uno de los principales retos de la medicina moderna, reduciendo la efectividad de los tratamientos disponibles mientras el desarrollo de nuevos fármacos por vías convencionales resulta demasiado lento. Según los responsables del estudio, ApexGO no solo predice qué moléculas podrían funcionar, sino que permite explorarlas y perfeccionarlas antes de pasar a la fase de síntesis química. Este avance preclínico supone un paso hacia la materialización de candidatos terapéuticos reales en menores periodos de tiempo.
César de la Fuente, quien compagina su labor investigadora en Estados Unidos con su formación en el Centro Europeo de Astronautas en Colonia, subraya que la integración de la IA generativa en la biotecnología es esencial para avanzar más rápido que la evolución de las bacterias. El proyecto demuestra que la capacidad de aprendizaje de las máquinas puede aplicarse al diseño molecular para mejorar la salud pública global.
