El científico español que quiere matar súper bacterias con moléculas rescatadas de un mamut

Tradicionalmente, la forma de descubrir nuevos antibióticos era recorrer el planeta en busca de bacterias desconocidas en paisajes ignotos. El proceso, obviamente, era lento y costoso. Además, las farmacéuticas tenían pocos incentivos para sufragarlo, porque, al ser tan eficaces, un antibiótico no es un medicamento que se tome durante mucho tiempo, de forma que no resulta rentable tanta inversión para tan poco rendimiento.

Estas dificultades, unidas a nuestra propia disposición a abusar de los antibióticos, sobre todo porque no siempre es fácil distinguir una infección viral de una infección bacteriana, han creado una tormenta perfecta: súper bacterias resistentes a todos los antibióticos conocidos. Se trata de un problema de salud de primer orden, que mata a un millón de personas al año y que, para 2050, podría matar a 10 millones de personas en el mundo y convertirse en la primera causa de muerte en la Tierra.

Si César de la Fuente no lo remedia.

Gallego de 38 años, catedrático de biotecnología en la universidad de Pensilvania, después de pasar por la universidad de León, la de British Columbia y el MIT, ganador de más de 70 premios nacionales e internacionales, incluido el Princesa de Girona, César de la Fuente busca nuevos antibióticos utilizando la Inteligencia Artificial. Y no lo hace solo en organismos vivos, también en todos los organismos extintos conocidos por la ciencia, demostrando que la solución a nuestra salud del futuro podría estar en el pasado remoto de la vida en el planeta.

En su conversación con Ángels Barceló, Jaime García Cantero y Nuño Domínguez en la sección "Ministerio de Ciencia y Tecnología" de Hoy por Hoy, César ha explicado cómo fue desarrollando su trabajo. "Empezamos mirando el cuerpo humano moderno. Y encontramos muchos antibióticos ahí. Luego nos preguntamos si podríamos encontrar moléculas similares a lo largo del árbol de la vida, a lo largo de la evolución. Eso nos llevó a explorar a los neandertales, nuestros primos hermanos. Encontramos antibióticos ahí y después con mi equipo asumimos ese desafío: por qué no explorar todos los animales extintos conocidos por la ciencia. Y para esto desarrollamos un algoritmo de deep learning, de aprendizaje profundo, completamente nuevo, que entrenamos en mi laboratorio, y esto nos permitió recorrer la historia. Estamos hablando del Holoceno, del Pleistoceno… Y encontramos antibióticos en organismos de criaturas del pasado, como el mamut o incluso el perezoso gigante cuyo apellido es Darwiniae, porque Charles Darwin, en una de sus expediciones a la Patagonia, encontró los restos de este perezoso gigante. Y también de pingüinos extintos y de muchísimas otras criaturas del pasado. Hemos logrado encontrar una nueva región, una nueva zona, donde descubrir antibióticos".

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¿Se imaginan, matar una súper bacteria futura con "mamutina" o con "neandertalina"?

Ahora mismo el Machine Biology Group que dirige en la universidad de Pensilvania tiene 15 moléculas nuevas susceptibles de convertirse en antibióticos que ya han sido probadas con eficacia en ratones. Ellos no solo trabajan con ordenadores descubriendo moléculas, también las sintetizan en laboratorio con ayuda de robots químicos: "Después las probamos en placas de Petri para ver si pueden matar a bacterias en esos cultivos celulares y luego en modelos de ratón de relevancia preclínica". Y entre esas moléculas probadas en ratones, sí, están la mamutina y la neandertalina.

Para que este trabajo pueda seguir desarrollándose, César de la Fuente reivindica el compromiso de las farmacéuticas, de las tecnológicas y de los gobiernos. Pero también de los pacientes, que deberían usar los antibióticos como si fueran un tesoro, para garantizar que sigan siendo eficaces: "Los antibióticos son fundamentales para la medicina moderna. Todo colapsaría un poco sin tener estas medicinas que son un milagro".

César de la Fuente lleva más de 10 años investigando nuevos antibióticos con IA y es ahora, por fin, cuando el mundo en general entiende lo que está haciendo porque se ha familiarizado con la revolución que supone esta tecnología. En su campo, la clave está en la enorme cantidad de datos biológicos con los contamos en cuanto a genomas (todos los genes que codifican un organismo): "La proteómica son todas las proteínas que están codificadas en el genoma y, con algoritmos, hemos desarrollado algoritmos que nos permiten explorar toda esta información, toda esta explosión de información biológica para intentar encontrar antibióticos ahí, en lugar de tener que ir a lo largo del mundo recorriendo océanos. Lo podemos hacer en un ordenador, explorando toda esta información biológica. Hoy en día, en cuestión de horas, podemos descubrir cientos de miles de antibióticos en el ordenador. Y yo hago la broma, pero es verdad: en mi laboratorio puedes llegar por la mañana a tomarte un café y a la hora de comer ya el algoritmo ha finalizado su diseño y nos puede dar miles o cientos de miles de antibióticos nuevos. Yo creo que esto ya es un éxito de la IA en el campo de los antibióticos y tengo muchas ganas de ver qué pasa en el futuro".

Hemos hablado con César justo en el momento en el que está encendida una polémica en el mundo de la tecnología, que es el uso de códigos cerrados (secretos) en algoritmos que se usan en investigación científica. El investigador ha sido muy claro al respecto: pide códigos abiertos, pero también controles más estrictos de los que hay. "Yo creo que es importante dejar todo en abierto lo máximo posible. Obviamente, una cosa que me preocupa hoy en día es el problema de los incentivos económicos que hay detrás de los avances en IA. Tenemos grandes compañías como Google y Amazon y Microsoft y demás, compitiendo unas con las otras. Hace años que esto me preocupa: llegar a un punto en nuestra sociedad donde los incentivos en los avances de IA dependan solo de las grandes compañías, porque ahí se mete el dinero y entramos en una carrera sin frenos. Me preocupa porque seguramente todo esto vaya a ir demasiado rápido, no va a haber tiempo de delinear controles, para hacerlo todo bien, de manera ética y en beneficio de la humanidad".

Su testimonio tiene especial valor porque llevan 10 años en esta investigación con ayuda de la IA, y muchos han sido años de "remar contracorriente". "Yo recuerdo cuando fui al MIT y quería implementar estos conceptos de IA en el mundo de la biología invisible, que es la microbiología y los antibióticos. Y todo el mundo decía que era imposible: '¿cómo vas a usar un ordenador para entender algo tan caótico y complejo como la biología? Estás loco'. Pero junto a colaboradores, persistimos, un poco remando a contrarreloj. Seguimos adelante con nuestras ideas y al final pues todo salió bien. Debo indicar que, sobre todo en los proyectos iniciales, cuando estaba en el MIT, pensaba que todo iba a fracasar, porque no se había hecho antes. Pero con un poquito de suerte y grandes colaboradores y colaboradoras hemos sido capaces de hacer un par de avances", dice con modestia.

César no duda en que se pueda hacer ciencia a este nivel de innovación y promesa en España: "Hay grandísimas investigadoras e investigadores en España y muchísimo talento. Yo creo que el talento español es top a nivel mundial en cuanto a la persistencia que tenemos. Y este es un ingrediente fundamental en la ciencia, donde la mayor parte de experimentos no funcionan. Pero obviamente para hacer ciencia top hace falta inversión en ciencia. Si miras los grandes países que están a la vanguardia de la ciencia y la innovación, ves que dedican un porcentaje del PIB de alrededor del 3%. Y ese debería ser el objetivo aquí en España".