Una bestia silenciosa avanza sigilosamente.
La resistencia a los antibióticos (RA) es la pandemia silenciosa del siglo XXI. El uso extensivo de antibióticos conduce a que los patógenos peligrosos adquieran inmunidad a los medicamentos diseñados para matarlos.
La guerra más larga de la humanidad.
Los sistemas de salud de todo el mundo se esfuerzan sin descanso por salvar vidas. Lamentablemente, todos los días, múltiples cepas bacterianas desarrollan resistencia a los antibióticos y las consecuencias de esto son mortales. Los expertos esperan que esta tendencia aumente en los próximos años, lo que resultará en una posible crisis mundial.
Cuanto más luchamos, más fuerte se vuelve.
En su esfuerzo por eliminar patógenos peligrosos, la medicina ha contribuido involuntariamente a la aceleración de una fuerza poderosa: la evolución. Al eliminar los microorganismos vulnerables a los fármacos actuales, el espacio ecológico queda libre para que los individuos resistentes se desarrollen y se expandan. Con el tiempo, este proceso da como resultado poblaciones enteras de patógenos resistentes, que inutilizan nuestras defensas.
Un problema muy complejo.
La RA no es un fenómeno simple: depende de un gran grupo de factores, que incluyen la genética, la proteómica, la genómica, las condiciones ambientales, la farmacodinámica, la fisiología del paciente, entre otros. Además, las bacterias presentan mecanismos poderosos para compartir información biológica entre organismos individuales, cepas e incluso diferentes especies. Para abordar este problema, se deben integrar y comprender todos los elementos, ya que todos son cruciales para el desarrollo y la difusión de la RA.
Un equipo multidisciplinar.
Un reto tan grande condujo a 11 estudiantes universitarios de Biología Humana e Ingeniería Biomédica a formar equipo y discutir un plan de acción. Esta idea "semilla" se convirtió finalmente en el proyecto Antibiotic Resistance Inference Array (en castellano, "Matriz de Inferencia de Resistencia a los Antibióticos"), que llamamos ARIA.
Nuestra propuesta: Synbio + IA.
ARIA se basa en dos disciplinas prometedoras: la biología sintética (synbio) y la inteligencia artificial (IA). Nuestro objetivo es desarrollar una prueba de concepto para un sistema abierto, accesible y eficiente que ayude a luchar contra este peligroso enemigo. Este sistema busca proporcionar a los sanitarios información útil y precisa que les asista a la hora de salvar pacientes. Para ello, estamos trabajando en tres módulos principales, cada uno de los cuales materializa uno de los tres pasos de nuestra estrategia: Alpha, Alexandria y Omega.
1) Buscar, investigar y caracterizar los perfiles de resistencia peligrosos.
Alpha es un sistema de inteligencia artificial destinado a encontrar, analizar y comprender los mecanismos internos de resistencia, virulencia y transferencia de genes. Para ello, se alimenta de grandes cantidades de datos. Estos incluyen genomas/genes/plásmidos (tanto de bacterias resistentes como de susceptibles), características de los fármacos y estadísticas de los pacientes. Una combinación de aprendizaje profundo, algoritmos avanzados, paralelización masiva y conexión directa a bases de datos estandarizadas hacen que Alpha pueda condensar todos estos datos en modelos compuestos por marcadores distintivos de RA.
2) Crear un conjunto de biosensores auto-replicables para detectar los perfiles.
Con marcadores biológicos bien definidos, trabajamos en biosensores basados en CRISPR que liberan una señal óptica (fluorescencia) al interactuar con la RA. Además, utilizamos biología sintética para hacer que estos constructos puedan crecer por sí mismos, por lo que podemos producir convenientemente una biblioteca completa de biosensores, que llamamos Alexandría. Implementamos esta biblioteca en una matriz de papel. De esa manera, construimos un dispositivo al cual podemos agregar muestras patógenas que contienen material genético: el resultado es un patrón de activación específico que describe la configuración de resistencia del patógeno, basado en nuestros marcadores distintivos de RA.
3) Identificar los perfiles utilizando una conexión a Internet.
Desarrollamos una aplicación multiplataforma que capture una imagen del patrón de fluorescencia de la matriz. La aplicación lo extrae, procesa y envía a Omega junto con los parámetros específicos del paciente. Así, nuestro segundo sistema de inteligencia artificial analiza en profundidad las señales de expresión encontradas en la matriz de muestras y su relación con la condición del paciente. El objetivo es encontrar la conexión entre el patógeno estudiado y los modelos funcionales de Alpha. Al hacer esto, Omega informa de las posibles debilidades del sistema biológico patógeno y recomendaría las contramedidas más eficientes para neutralizarlo.
Nuestro equipo multidisciplinar
11 talentosos estudiantes universitarios de Ingeniería Biomédica y Biología Humana. 6 experimentados instructores.
Galería del proyecto
Descubre con algunas imágenes cómo trabajamos.
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