La resistencia a los antimicrobianos (RAM) se encuentra entre las 10 principales amenazas mundiales para la salud (humana y animal). Sólo en 2019, las bacterias resistentes a múltiples fármacos, incluidas Escherichia coli patógena, patógenos ESKAPE (Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, Enterobacter spp.), Streptococcus pneumoniae y Mycobacterium tuberculosis, causaron 1,27 millones de muertes humanas. Se prevé que esta cifra alcance los 10 millones anuales para 2050. A pesar de esta amenaza inminente, el desarrollo de nuevos antimicrobianos se está quedando atrás.
Se está observando desde hace años una falta de eficacia de antimicrobianos (antibióticos), volviendo las infecciones más difíciles o imposibles de tratar y aumentando el riesgo de enfermedades graves y muerte tanto en animales como personas.
Los péptidos biactivos. Moléculas prometedoras frente a la lucha de resistencias bacterianas
Los péptidos bioactivos son moléculas clave en la salud y la medicina. El aprendizaje profundo es muy prometedor para el descubrimiento y diseño de péptidos bioactivos. Sin embargo, se requieren enfoques experimentales adecuados para validar candidatos con alto rendimiento y bajo coste.
La producción rápida y económica de péptidos antimicrobianos (AMP) directamente a partir de plantillas de ADN es algo factible y que requiere más estudios. En la actualidad se utiliza el aprendizaje profundo para diseñar miles de AMP mediante métodos computacionales.
Los AMP contienen péptidos lineales de 12 a 50 aminoácidos, que han evolucionado como parte del arsenal antimicrobiano de las bacterias de la naturaleza, así como del sistema inmunitario innato de los organismos multicelulares.
Los AMP tienen menos resistencia que los antibióticos
En comparación con los antibióticos clásicos, los AMP muestran un menor desarrollo de resistencia principalmente porque:
- La mayoría de los AMP actúan directamente en la membrana celular
- Muestran una tasa de destrucción relativamente alta.
- La resistencia contra los AMP se confiere mediante mecanismos bastante no específicos, lo que reduce las posibilidades de eventos de transferencia genética mutacional y/o horizontal.
Hasta la fecha se han caracterizado alrededor de 5000 AMP (péptidos antimicrobianos), la mayoría de los cuales son de origen natural. Sin embargo, ellos no son más que una pequeña fracción de lo que la naturaleza podría albergar.
Y es que, estudios recientes han demostrado de forma impresionante el poder de los métodos de aprendizaje profundo para descubrir y/o desarrollar nuevos AMP. Sin embargo, estos esfuerzos aún se ven afectados por el número limitado de péptidos que se pueden sintetizar y probar, y el tiempo relativamente largo que transcurre desde el diseño hasta la validación.
Fuentes:
- Global burden of bacterial antimicrobial resistance in 2019: a systematic analysis Murray, Christopher J L et al.The Lancet, Volume 399, Issue 10325, 629 – 655
- Pandi A, Adam D, Zare A, Trinh VT, Schaefer SL, Burt M, Klabunde B, Bobkova E, Kushwaha M, Foroughijabbari Y, Braun P, Spahn C, Preußer C, Pogge von Strandmann E, Bode HB, von Buttlar H, Bertrams W, Jung AL, Abendroth F, Schmeck B, Hummer G, Vázquez O, Erb TJ. Cell-free biosynthesis combined with deep learning accelerates de novo-development of antimicrobial peptides. Nat Commun. 2023 Nov 8;14(1):7197. doi: 10.1038/s41467-023-42434-9. PMID: 37938588; PMCID: PMC10632401.
- Brian P. Lazzaro et al. ,Antimicrobial peptides: Application informed by evolution.Science368,eaau5480(2020). DOI:10.1126/science.aau5480
