El español que enseña a los ordenadores a crear medicamentos

De origen gallego, este investigador de 36 años estudió la licenciatura de biotecnología en la primera promoción de la Universidad de León. Continuó su carrera haciendo un doctorado en la Universidad de British Columbia (Canadá), hizo una estancia en el MIT y, después, le ficharon en el Penn Institute of Technology, donde dirige actualmente el grupo de investigación Machine Biology. Es autor de casi un centenar de artículos científicos y sus investigaciones sobre el desarrollo computacional de nuevos antibióticos capaces de combatir las llamadas 'súperbacterias' han recibido numerosos reconocimientos.

En 2019, fue nombrado por el MIT Technology Review como uno de los innovadores más importantes del mundo por «digitalizar la evolución para crear antibióticos mejores» y ha sido distinguido como mejor investigador joven de Estados Unidos por la American Chemical Society. También ha recibido el premio Princesa de Girona y figura entre los 50 españoles más galardonados, según la revista Forbes.

¿Cómo se enseña a un ordenador a crear medicamentos?

Todo se basa en machine learning, inteligencia artificial y big data y hay varias maneras de hacerlo. Una de las estrategias que nosotros utilizamos está inspirada en la teoría de la evolución de Darwin, es decir, enseñamos al ordenador a ejecutar el algoritmo de la selección natural. Para ello, le mostramos cómo codificar una molécula, traduciendo el lenguaje químico a un lenguaje binario (de unos y ceros), que es el que entiende el ordenador. Luego, le capacitamos para que realice el proceso evolutivo, es decir, que tome esas moléculas iniciales, las mute, las seleccione y recombine muchas veces, dando lugar a nuevas moléculas, que son las que, a partir de todos los datos que ha analizado, el ordenador predice que serán las que mejor matarán a las bacterias. Posteriormente, validamos esos resultados en el laboratorio para determinar su veracidad, sintetizando las nuevas moléculas y testándolas contra diversas bacterias, incluidas aquellas resistentes a los antibióticos actuales. Más tarde, lo probamos en un modelo animal de ratones infectados y comprobamos cómo actúan las moléculas contra la infección. De esta forma, hemos concluido que muchos de los antibióticos generados por el ordenador tienen una gran eficacia.

Una segunda estrategia es utilizar un algoritmo similar al que se emplea en los móviles para el reconocimiento facial, pero creado para reconocer patrones moleculares. Este algoritmo funciona como la opción de 'buscar' de un documento de Word. Por ejemplo, si en un texto queremos encontrar la palabra 'hola', el buscador la destaca tantas veces como esté contenida en él. En este caso, el documento es el genoma (conjunto de genes) o el proteoma (conjunto de proteínas) del cuerpo humano, y lo que el algoritmo busca son patrones moleculares que se repiten y que constituyen potenciales antibióticos 'encriptados' o 'escondidos'. Luego, repetimos el mismo proceso de validación y testado realizado en la primera estrategia, para constatar su veracidad y capacidad de destruir bacterias.

¿Qué ventajas tiene crear antibióticos por ordenador?

De media, se tarda más de 10 años en desarrollar un nuevo medicamento, incluido un antibiótico, y el coste es de más de mil millones de dólares, que es más que el presupuesto que tiene la NASA para llevar a un cohete a la luna. El desarrollo de medicamentos por ordenador permitirá acortar los plazos que tardamos en descubrir nuevos fármacos y reducirá su coste. Por ejemplo, al implementar la primera estrategia que he explicado tardamos semanas en descubrir potenciales nuevos antibióticos. De haberlo hecho por métodos tradicionales, nos hubiera llevado varios años.

Otra de sus ventajas es que las bacterias tardan más tiempo en desarrollar resistencia a estos nuevos antibióticos, comparado con los que tenemos hoy en día.

¿A qué desafíos os enfrentáis?

Este es un campo nuevo y estamos aprendiendo a 'gatear', por lo que los retos son muchos, desde enseñar al ordenador a mejorar sus predicciones, a que sea capaz de generar nuevas estructuras moleculares (intentar que adquiera creatividad, una propiedad que asociamos a la inteligencia humana) o mejorar los modelos que desarrollamos, que muchas veces no funcionan y tenemos que cambiarlos, entre otras muchas cosas.

¿Por qué solo investigáis antibióticos?

Porque es el campo de estudio en el que estamos especializados y, principalmente, porque existe un problema de salud tremendo en torno a ellos. La predicción es que las 'súperbacterias' resistentes a los antibióticos que tenemos a nuestra disposición actualmente maten a 10 millones de personas al año en el 2050, lo que corresponde a una muerte cada 3 segundos. Es decir, va a sobrepasar cualquier otra causa de muerte en nuestra sociedad, incluido el cáncer. Nos dirigimos hacia un mundo donde los antibióticos actuales no funcionan y es importante recalcar que estos no solo son clave para curar infecciones, sino que también son fundamentales en distintos ámbitos de la medicina moderna. Los partos, la quimioterapia, las cirugías o los trasplantes de órganos no serían posibles sin antibióticos. Es un problema de magnitud global que afecta a todos los rincones del mundo y eso es una gran motivación para nosotros para seguir trabajando cada día.

Aun así, en el futuro, es posible que las herramientas que estamos desarrollando se puedan extrapolar e implementar en otros campos, como el del cáncer o las enfermedades neurodegenerativas, pero es pronto para decirlo.

¿Cuándo se empezarán a utilizar?

El campo de la intersección entre la inteligencia artificial y los antibióticos es muy nuevo. Hasta el 2018 no había prácticamente estudios al respecto, por lo que todavía estamos en una etapa muy inicial de este campo, intentando desarrollar las herramientas que nos permitan, en el futuro, descubrir y diseñar antibióticos que curen infecciones y beneficien a la gente. Todavía no estamos ahí. Estamos lejos de ver estos antibióticos en el mercado. De hacerlo, será dentro de unos años.

¿Qué otras líneas de investigación tenéis?

Tenemos varios proyectos en marcha en los que utilizamos los algoritmos de reconocimiento de patrones moleculares. Por ejemplo, estamos analizando organismos de animales extintos, como los mamuts, para ver si encontramos antibióticos que estén codificados en ellos y que, aunque ya no existan, podamos utilizar.

Algunos autores han calificado a la biotecnología como la revolución científica de este siglo. ¿Qué opinas tú?

Creo que la biotecnología ha llegado para quedarse y que ya hemos sido testigos de lo que se está consiguiendo con ella. La tecnología CRISPR para editar genes y la de ARN mensajero son dos ejemplos que ya están teniendo un impacto tremendo en el mundo, y también se ha incorporado en vacunas como la de Pfizer y Moderna, que han salvado millones de vidas durante la pandemia. Hay una economía entera alrededor de la biotecnología y se está viendo que los países que invierten más en ella son los más punteros.