Acelerar el descubrimiento de antibióticos con ChatGPT
El Dr. César de la Fuente y su equipo utilizan nuevas herramientas para combatir la resistencia a los antimicrobianos.
«Es increíble pensar en lo poco que sabemos y en todo lo que queda por descubrir. Intento transmitir esa idea a los jóvenes, hacerles entender que el futuro les pertenece. Apenas entendemos nada del mundo, y eso es apasionante, porque ahí es donde la ciencia puede ayudar». —Dr. César de la Fuente
«Herramientas como ChatGPT nos ayudan a acelerar los descubrimientos científicos. Es un auténtico campo de pruebas para un científico como yo».
Un problema creciente
La medicina moderna depende de antibióticos eficaces, que nos ayudan a recuperarnos de enfermedades comunes, intervenciones quirúrgicas, partos y mucho más. Sin embargo, hay un problema creciente: las bacterias que combaten los antibióticos son resistentes y, cuanto más usamos estos fármacos para combatirlas, más oportunidades tienen las cepas resistentes de volverse dominantes. Esto se conoce como resistencia a los antimicrobianos (RAM). Cada año, alrededor de 5 millones de muertes están relacionadas con la RAM bacteriana, y se prevé que esa cifra se duplique para 2050.
Los nuevos antibióticos son fundamentales para ayudar a combatir la RAM, pero el método tradicional —en el que los científicos exploran la naturaleza y examinan la tierra, las plantas y otra materia orgánica para encontrar moléculas activas— requiere mucho tiempo y se basa en el ensayo y error. Herramientas como ChatGPT y Codex permiten al Dr. César de la Fuente y a su equipo adoptar un enfoque novedoso y más rápido para identificar nuevas moléculas con las que combatir la RAM. «Lo hacemos todo a velocidad digital», afirma.
«Muchas veces me tomo un café y mi equipo ya ha descubierto un montón de moléculas nuevas que podrían convertirse en el próximo antibiótico».
«Nuestro laboratorio aborda proyectos de alto riesgo, pero, cuando conseguimos que funcionen, los resultados son increíbles».
—Marcelo Der Torossian Torres
«Codex es un copiloto estupendo. Cuando quiero implementar algo, Codex puede generarlo en un segundo. Me ayuda a ahorrar tiempo y me permite hacer otras cosas».
—Erik Hartman
«Como científica experimental, desarrollar un algoritmo supone un gran paso para mí. Puedo usar Codex para escribir un script y asegurarme de que mis datos se representen de la misma forma en todos los experimentos».
—Angela Cesaro
Tratar la biología como código
Uno de los grandes avances del laboratorio de De la Fuente consiste en abordar esta cuestión como un problema de información: el ADN, la base de la vida, no es más que código. Herramientas como ChatGPT ayudan al equipo a crear algoritmos capaces de analizar rápidamente los complejos sistemas que definen nuestro mundo e identificar nuevos candidatos a antibióticos en cuestión de horas, en lugar de años.
«Ahora podemos descubrir nuevas moléculas antibióticas en unas horas, en vez de tardar cinco o seis años».
«Con Codex, alguien que nunca haya programado y no entienda el lenguaje de la informática ahora puede hacerlo».
—Dr. César de la Fuente
Angela trabaja en el laboratorio húmedo para crear moléculas que puedan someterse a pruebas.
ChatGPT se ha convertido en una parte esencial del flujo de trabajo del laboratorio de De la Fuente. «Se ha convertido en el cerebro colectivo del laboratorio. Sabe cómo conciben la ciencia los distintos miembros del equipo porque volcamos en él muchas de nuestras ideas», afirma el Dr. de la Fuente. «Refleja muy bien nuestro pensamiento: cómo generamos ideas, nuestro ingenio y aquello que aportamos como seres humanos».
Codex ha derribado las barreras entre los miembros del equipo, que incluye desde científicos tradicionales hasta biólogos computacionales e ingenieros de aprendizaje automático. «Personas que hace cinco años nunca habrían usado un ordenador salvo para analizar datos ahora pueden dedicarse a la biología computacional. Pueden escribir algoritmos para identificar patrones en sus datos o visualizar los resultados de formas que antes eran imposibles».
«Nuestro laboratorio es muy diverso: tenemos químicos, biólogos e informáticos. Contamos con personas de mucho talento que trabajan en distintas áreas».
—Jianing Bai
Una visualización de las estructuras moleculares que el laboratorio de De la Fuente analiza a gran escala.
«La IA puede conectar conocimientos de distintas disciplinas, lo que nos ayuda a plantear mejores preguntas y desarrollar mejores métodos para resolver problemas realmente difíciles».
—Tianang Leng
«No estaría haciendo bien mi trabajo si no intentáramos resolver problemas enormes».
El futuro de los antibióticos
La combinación del ingenio humano y la inteligencia de las máquinas ayuda a trazar un futuro apasionante para la medicina. «Hace solo un par de años, era pesimista sobre nuestra capacidad para seguir el ritmo de la carrera entre la RAM y la capacidad de la humanidad para desarrollar nuevas moléculas», afirma. «Pero ahora, algunos de los sistemas que hemos desarrollado recientemente con herramientas como ChatGPT me dan mucha más esperanza de la que esperaba». Para el Dr. de la Fuente, todo cuanto hace está al servicio de un único objetivo: reducir el sufrimiento y salvar vidas. «He esperado toda mi vida para disponer de herramientas que nos permitan hacer lo que hacemos hoy».
«Hemos comprobado que muchas de las moléculas que hemos descubierto son capaces de eliminar patógenos actuales».
—Dr. César de la Fuente
«Imagina una molécula capaz de salvar vidas que hayas creado en un ordenador. Creo que los científicos vivimos para esos momentos en los que descubrimos algo que nadie había descubierto antes en toda la historia».