Un estudio liderado por Younes Smani, investigador en el Centro Andaluz de Biología del Desarrollo y profesor del Área de Microbiología de la UPO, destaca el potencial de la inteligencia artificial en el descubrimiento de curcuminoides como agentes antimicrobianos efectivos contra las infecciones por Acinetobacter baumannii

Un reciente estudio de investigación experimental, liderado por el profesor de la Universidad Pablo de Olavide Younes Smani, investigador principal del grupo ‘Infecciones Bacterianas’ en el Centro Andaluz de Biología del Desarrollo (CABD), y realizado en colaboración con la Escuela Nacional de Ciencias Aplicadas de Tánger de la Universidad Abdelmalek Essaadi (Marruecos), descubre nuevos antibióticos mediante el uso de la inteligencia artificial para el tratamiento de las infecciones causadas por la bacteria multirresistente Acinetobacter baumannii.

El trabajo colaborativo ha sido publicado en la revista internacional mSystems de la Sociedad Americana de Microbiología.

Las infecciones por Acinetobacter baumannii representan una grave amenaza para la salud global, con niveles alarmantes de resistencia antimicrobiana que resultan en una morbilidad y mortalidad significativas en los Estados Unidos, según datos aportados por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC, del inglés Centers for Disease Control and Prevention).

“Para abordar esta amenaza, son imperativas estrategias novedosas más allá de los antibióticos tradicionales. Enfoques computacionales, como los modelos QSAR (del inglés, Quantitative Structure-Activity Relationship), aprovechan las estructuras moleculares para predecir los efectos biológicos, acelerando el descubrimiento de medicamentos”, argumenta el Dr. Younes Smani, profesor del Área de Microbiología de la UPO.

Tomando las conclusiones de una investigación anterior, en la que el equipo de Younes Smani identificó a la proteína de membrana externa W (OmpW) como diana terapéutica en Acinetobacter baumannii, los autores han analizado un total de 11648 compuestos naturales, identificando al compuesto activo de la curcumina denominado demetoxicurcumina como sustancia bloqueante de OmpW.

“Empleamos modelos QSAR de un conjunto de datos de bioactividad de ChEMBL (base de datos de moléculas bioactivas con propiedades de tipo farmacéuticas) y realizamos un cribado virtual basado en la estructura contra OmpW” declara el Dr. Younes Smani, quien explica cómo identificaron demetoxicurcumina como compuesto capaz de exhibir una actividad antibacteriana prometedora contra Acinetobacter baumannii, incluidas cepas multirresistentes.

Los resultados obtenidos destacan así el potencial de la inteligencia artificial en el descubrimiento de curcuminoides como agentes antimicrobianos efectivos contra las infecciones por Acinetobacter baumannii, ofreciendo una estrategia prometedora para abordar la resistencia a los antibióticos.

Sinergia científica

La colaboración entre el equipo de Younes Smani y la Escuela Nacional de Ciencias Aplicadas de Tánger surgió gracias a la visita de profesores y profesoras procedentes de la Universidad Abdelmalek Essaadi, en el marco del programa Erasmus+ KA171, al Centro Andaluz de Biología del Desarrollo (centro mixto de la Universidad Pablo de Olavide, CSIC y Junta de Andalucía), donde tuvieron la oportunidad de conocer de cerca las infraestructuras con las que cuenta el CABD y las investigaciones que se realizan.

El Dr. Younes Smani resalta la importancia de crear sinergias “la cual radica en generar avances significativos en los campos de la microbiología y la biología computacional, aprovechando las fortalezas y los recursos de cada grupo de investigación. Esto permite explorar nuevas fronteras en la intersección de la microbiología y la biología computacional, conduciendo a innovaciones disruptivas”.

Referencia:

Boulaamane Y, Molina Panadero I, Hmadcha A, Atalaya Rey C, Baammi S, El Allali A, Maurady A, Smani Y. Antibiotic discovery with artificial intelligence for the treatment of Acinetobacter baumannii infections. mSystems. 2024 May 3:e0032524. doi: 10.1128/msystems.00325-24

Fuente: Unidad Técnica de Comunicación UPO