Return to Video

Cómo usamos la IA para descubrir nuevos antibióticos

  • 0:01 - 0:04
    ¿Cómo vamos a vencer
    a este nuevo coronavirus?
  • 0:04 - 0:07
    Con nuestras mejores herramientas:
  • 0:07 - 0:09
    la ciencia y la tecnología.
  • 0:09 - 0:13
    En mi laboratorio, usamos herramientas
    de la inteligencia artificial
  • 0:13 - 0:14
    y la biología sintética
  • 0:14 - 0:17
    para acelerar la pelea contra la pandemia.
  • 0:18 - 0:20
    Nuestro trabajo
    fue diseñado originalmente
  • 0:20 - 0:23
    para abordar la crisis de
    resistencia a los antibióticos.
  • 0:23 - 0:27
    Nuestro proyecto busca aprovechar
    el poder del aprendizaje automático
  • 0:27 - 0:29
    para reponer nuestro arsenal
    de antibióticos
  • 0:29 - 0:33
    y evitar una devastadora
    era mundial post-antibiótica.
  • 0:34 - 0:37
    Es importante señalar que
    puede usarse la misma tecnología
  • 0:37 - 0:39
    para buscar compuestos antivirales
  • 0:39 - 0:41
    eso podrían ayudarnos a combatir
    la pandemia actual.
  • 0:42 - 0:45
    El aprendizaje automático
    está cambiando por completo
  • 0:45 - 0:47
    el modelo tradicional
    de descubrimiento de drogas.
  • 0:47 - 0:49
    Con este enfoque,
  • 0:49 - 0:52
    en lugar de probar minuciosamente
    miles de moléculas existentes
  • 0:52 - 0:56
    una por una en el laboratorio
    buscando su efectividad,
  • 0:56 - 0:58
    podemos entrenar a una computadora
  • 0:58 - 1:01
    para explorar el espacio
    exponencialmente más grande
  • 1:01 - 1:04
    de todas las moléculas posibles
    que podrían sintetizarse,
  • 1:04 - 1:09
    y así, en lugar de buscar
    una aguja en un pajar,
  • 1:09 - 1:13
    podemos usar el imán gigante
    de la potencia de cómputo
  • 1:13 - 1:17
    para encontrar muchas agujas
    en varios pajares, en simultáneo.
  • 1:18 - 1:20
    Ya hemos tenido un éxito temprano.
  • 1:21 - 1:26
    Hace poco, usamos aprendizaje automático
    para descubrir nuevos antibióticos
  • 1:26 - 1:29
    que nos puedan ayudar a combatir
    infecciones bacterianas
  • 1:29 - 1:33
    que puedan ocurrir junto
    a infecciones por SARS-CoV-2.
  • 1:33 - 1:37
    Hace dos meses, el Proyecto Audaz de TED
    aprobó financiación para nosotros
  • 1:37 - 1:40
    para ampliar masivamente nuestro trabajo
  • 1:40 - 1:44
    y así descubrir siete nuevas
    clases de antibióticos
  • 1:44 - 1:48
    contra siete de los patógenos
    bacterianos mortales del mundo
  • 1:48 - 1:50
    durante los próximos siete años.
  • 1:50 - 1:52
    Para tener contexto:
  • 1:52 - 1:54
    la cantidad de clases de antibióticos
  • 1:54 - 1:57
    descubiertas en las últimas
    tres décadas es cero.
  • 1:58 - 2:02
    Si bien la búsqueda de nuevos
    antibióticos es a mediano plazo,
  • 2:02 - 2:06
    el nuevo coronavirus plantea
    una amenaza mortal inmediata,
  • 2:06 - 2:10
    y me entusiasma compartir que pensamos
    que podemos usar la misma tecnología
  • 2:10 - 2:13
    para buscar una acción terapéutica
    que pueda combatir este virus.
  • 2:13 - 2:15
    ¿Cómo lo vamos a hacer?
  • 2:15 - 2:18
    Estamos creando una biblioteca
    de entrenamiento compuesto
  • 2:18 - 2:21
    con colaboradores que
    aplican estas moléculas
  • 2:21 - 2:24
    a células infectadas con SARS-CoV-2
  • 2:24 - 2:28
    para ver cuál de ellas
    presenta una actividad efectiva.
  • 2:28 - 2:31
    Estos datos se usarán para entrenar
    un modelo de aprendizaje automático
  • 2:31 - 2:35
    que se aplicará a una biblioteca in silico
    de más de mil millones de moléculas
  • 2:35 - 2:40
    en búsqueda de potenciales
    y novedosos compuestos antivirales.
  • 2:40 - 2:43
    Sintetizaremos y probaremos
    las mejores predicciones
  • 2:43 - 2:46
    y haremos pruebas clínicas de
    las candidatas más prometedoras.
  • 2:46 - 2:48
    ¿Suena demasiado bueno para ser verdad?
  • 2:48 - 2:50
    Pues no debería.
  • 2:50 - 2:53
    El Proyecto de Antibióticos IA se basa
    en la prueba de investigación de concepto
  • 2:53 - 2:57
    que nos condujo al descubrimiento de
    un nuevo antibiótico de amplio espectro
  • 2:57 - 2:58
    llamado Halocin.
  • 2:58 - 3:02
    El Halocin tiene una potente
    actividad antibacteriana
  • 3:02 - 3:04
    contra casi todos
    los patógenos bacterianos
  • 3:04 - 3:06
    resistentes a los antibióticos,
  • 3:06 - 3:09
    incluyendo las infecciones intratables
    o panresistentes.
  • 3:09 - 3:12
    Es interesante señalar que, en contraste
    con los antibióticos actuales,
  • 3:12 - 3:16
    la frecuencia con que las bacterias
    desarrollan resistencia contra el Halocin
  • 3:16 - 3:17
    es notablemente baja.
  • 3:18 - 3:23
    Probamos la capacidad de las bacterias
    para desarrollar resistencia al Halocin
  • 3:23 - 3:25
    así como a la Cipro en el laboratorio.
  • 3:25 - 3:27
    En el caso de la Cipro,
  • 3:27 - 3:30
    después de un día, ya vimos resistencia.
  • 3:30 - 3:32
    En el caso del Halocin,
  • 3:32 - 3:34
    pasado un día, no vimos resistencia.
  • 3:34 - 3:38
    Sorprendentemente,
    incluso después de 30 días,
  • 3:38 - 3:40
    no vimos resistencia contra el Halocin.
  • 3:41 - 3:47
    En este proyecto piloto, primero probamos
    unos 2500 compuestos contra E. coli.
  • 3:47 - 3:50
    Este conjunto de entrenamiento
    incluyó antibióticos conocidos,
  • 3:50 - 3:52
    como Cipro y penicilina,
  • 3:52 - 3:54
    así como muchas drogas
    que no son antibióticos.
  • 3:55 - 3:58
    Usamos estos datos para entrenar un modelo
  • 3:58 - 4:02
    y aprender características moleculares
    asociadas con la actividad antibacteriana.
  • 4:02 - 4:05
    Luego aplicamos este modelo a una
    biblioteca de reutilización de drogas
  • 4:05 - 4:07
    que consta de varios miles de moléculas
  • 4:07 - 4:10
    y pedimos al modelo
    que identificara moléculas
  • 4:10 - 4:13
    que se predice tienen
    propiedades antibacterianas
  • 4:13 - 4:15
    pero no se parecen
    a los antibióticos existentes.
  • 4:16 - 4:21
    Curiosamente, solo una molécula de esa
    biblioteca se ajusta a estos criterios,
  • 4:21 - 4:23
    y esa molécula resultó ser el Halocin.
  • 4:24 - 4:28
    Dado que el Halocin no se parece
    a ningún antibiótico existente,
  • 4:28 - 4:32
    hubiera sido imposible para un humano
    incluyendo un experto en antibióticos,
  • 4:32 - 4:34
    identificar al Halocin de esta manera.
  • 4:35 - 4:37
    Imaginen ahora lo que podríamos hacer
    con esta tecnología
  • 4:37 - 4:39
    contra el SARS-CoV-2.
  • 4:40 - 4:41
    Y eso no es todo.
  • 4:41 - 4:44
    También estamos usando herramientas
    de biología sintética,
  • 4:44 - 4:47
    jugando con el ADN
    y otra maquinaria celular,
  • 4:47 - 4:51
    para servir a propósitos humanos
    como combatir la COVID-19,
  • 4:51 - 4:54
    y, cabe señalar, estamos trabajando
    para desarrollar una mascarilla protectora
  • 4:54 - 4:58
    que también pueda servir
    como prueba de diagnóstico rápido.
  • 4:58 - 4:59
    ¿Cómo funciona?
  • 4:59 - 5:01
    Bueno, recientemente demostramos
  • 5:01 - 5:04
    que se puede extraer la maquinaria
    celular de una célula viva
  • 5:04 - 5:08
    y liofilizarla junto con
    sensores de ARN en papel
  • 5:08 - 5:13
    para crear diagnóstico de bajo costo
    para el Ébola y el Zika.
  • 5:14 - 5:19
    Los sensores se activan al rehidratarse
    con una muestra del paciente
  • 5:19 - 5:22
    que podría ser de sangre
    o saliva, por ejemplo.
  • 5:22 - 5:25
    Pero resulta que esta tecnología
    no se limita al papel
  • 5:25 - 5:28
    y puede aplicarse a otros materiales,
    incluida la tela.
  • 5:29 - 5:31
    Para la pandemia de COVID-19,
  • 5:31 - 5:35
    estamos diseñando sensores de ARN
    para detectar el virus
  • 5:35 - 5:38
    y liofilizándolos junto con
    la maquinaria celular necesaria
  • 5:38 - 5:41
    en la tela de una mascarilla,
  • 5:41 - 5:43
    donde el simple acto de respirar
  • 5:43 - 5:46
    junto con el vapor que eso conlleva,
  • 5:46 - 5:47
    puede activar la prueba.
  • 5:48 - 5:52
    Por lo tanto, si un paciente
    está infectado con SARS-CoV-2,
  • 5:52 - 5:54
    la mascarilla producirá
    una señal fluorescente
  • 5:54 - 5:58
    detectable con un simple y económico
    dispositivo de mano.
  • 5:59 - 6:03
    En una o dos horas,
    podría realizarse un diagnóstico
  • 6:03 - 6:06
    de forma segura, remota y precisa.
  • 6:07 - 6:09
    También estamos usando biología sintética
  • 6:09 - 6:12
    para diseñar una candidata a vacuna
    para la COVID-19.
  • 6:13 - 6:16
    Estamos reutilizando la vacuna BCG,
  • 6:16 - 6:19
    que se había usado contra la tuberculosis
    durante casi un siglo.
  • 6:19 - 6:20
    Es una vacuna viva atenuada,
  • 6:20 - 6:25
    y la estamos diseñando para
    expresar antígenos de SARS-CoV-2,
  • 6:25 - 6:28
    lo que debería desencadenar
    que el sistema inmune
  • 6:28 - 6:29
    produzca anticuerpos protectores.
  • 6:29 - 6:32
    Es importante destacar que la BCG
    es enormemente escalable
  • 6:32 - 6:37
    y tiene un perfil de seguridad
    mejor que cualquier vacuna informada.
  • 6:38 - 6:43
    Con las herramientas de biología sintética
    e inteligencia artificial
  • 6:43 - 6:46
    podemos ganar la pelea
    contra este nuevo coronavirus.
  • 6:47 - 6:50
    Este trabajo está en sus primeras
    etapas, pero la promesa es real.
  • 6:51 - 6:54
    La ciencia y la tecnología
    pueden darnos una ventaja importante
  • 6:54 - 6:57
    en la batalla del ingenio humano
    contra los genes de los superbichos.
  • 6:57 - 6:59
    Una batalla que podemos ganar.
  • 7:00 - 7:01
    Gracias.
Title:
Cómo usamos la IA para descubrir nuevos antibióticos
Speaker:
Jim Collins
Description:

Antes de la pandemia de coronavirus, el bioingeniero Jim Collins y su equipo combinaron el poder de la IA con la biología sintética en un esfuerzo por combatir una crisis inminente: los superbichos resistentes a los antibióticos. Collins explica cómo pivotaron sus esfuerzos para empezar a desarrollar una serie de herramientas y compuestos antivirales para ayudar a combatir el COVID-19, y comparte su plan para descubrir siete nuevas clases de antibióticos en los próximos siete años. (Este ambicioso plan es parte del Proyecto Audaz, la iniciativa de TED para inspirar y financiar el cambio global).
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
07:15

Spanish subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.