IA en nuevos antimicrobianos
El trabajo cuenta con la participación de Paola Scavone, investigadora del Laboratorio de Biofilms Microbianos del Departamento de Microbiología del Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable (IIBCE), en colaboración con equipos del Instituto de Ecología A.C. (México), el Centre de Recherche de l'Hôpital Maisonneuve-Rosemont (Canadá) y la University of Pennsylvania (Estados Unidos). Esta articulación internacional integró microbiología, biología computacional, bioingeniería y química para abordar la búsqueda y el diseño de nuevos péptidos antimicrobianos mediante inteligencia artificial.
El artículo revisa la evolución histórica de las herramientas de inteligencia artificial —desde los primeros modelos de redes neuronales hasta los enfoques actuales de aprendizaje profundo— y su aplicación en la identificación, predicción y diseño de péptidos con actividad antimicrobiana. Estas estrategias permiten analizar grandes bases de datos de secuencias, predecir actividad biológica y optimizar propiedades estructurales, reduciendo tiempos y costos en comparación con los enfoques tradicionales.
En un contexto marcado por el aumento global de la resistencia a los antimicrobianos, los autores destacan que la integración entre microbiología experimental y modelos computacionales avanzados representa una vía prometedora para acelerar el desarrollo de nuevas alternativas terapéuticas.
La participación del IIBCE en este trabajo refuerza su aporte en el estudio de biofilms microbianos y resistencia bacteriana, así como su integración en redes internacionales que combinan biología e inteligencia artificial para abordar desafíos sanitarios globales.
Acceso a la publicación original https://academic.oup.com/jambio/advance-article/doi/10.1093/jambio/lxag…
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