La inteligencia artificial (IA) abre nuevas vías para desarrollar antibióticos capaces de combatir bacterias resistentes a los medicamentos. La tecnología permite analizar grandes cantidades de moléculas de forma virtual y seleccionar las que tienen mayor potencial antes de probarlas en laboratorio.
Kenneth Bradley, jefe global de Descubrimiento de Enfermedades Infecciosas de Roche, explicó durante el Roche Press Day 2026, celebrado en Costa Rica, que estos sistemas amplían las posibilidades de investigación y ayudan a aprovechar mejor los recursos científicos.
La búsqueda ocurre frente a una amenaza sanitaria mundial: la resistencia a los antimicrobianos, que reduce la eficacia de los medicamentos utilizados para tratar infecciones.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a crear antibióticos?
Los investigadores utilizan modelos de inteligencia artificial para predecir qué moléculas podrían combatir determinadas bacterias y cuáles presentan propiedades adecuadas para convertirse en medicamentos.
Bradley explicó que esta tecnología permite evaluar candidatos de manera virtual, sin tener que fabricar físicamente cada compuesto desde las primeras etapas de investigación.
El objetivo consiste en identificar las moléculas más prometedoras y comprobar después su comportamiento mediante experimentos. Así, los equipos científicos pueden concentrar sus recursos en candidatos con mayores posibilidades de éxito.
Sin embargo, una predicción informática no demuestra que una molécula sea segura ni eficaz en pacientes. Los posibles antibióticos todavía necesitan superar pruebas experimentales y, cuando corresponda, estudios clínicos y procesos de aprobación regulatoria.
Roche utiliza un sistema de investigación llamado Lab in the Loop
La farmacéutica Roche emplea modelos de inteligencia artificial entrenados con millones de datos recopilados durante aproximadamente una década para estudiar compuestos químicos.
Su método, denominado Lab in the Loop, combina las predicciones informáticas con pruebas físicas de laboratorio en un proceso continuo.
El procedimiento funciona en varias etapas:
- Predicción: los modelos identifican moléculas con propiedades potencialmente útiles contra las bacterias.
- Síntesis: los químicos fabrican los candidatos seleccionados.
- Experimentación: los investigadores comprueban si las moléculas se comportan como anticipó el sistema.
- Aprendizaje: los resultados experimentales sirven para ajustar los modelos y orientar la siguiente ronda de búsqueda.
Este ciclo permite corregir las predicciones con datos reales. También ayuda a descartar candidatos que no cumplen los requisitos científicos antes de invertir más recursos en su desarrollo.
La IA no sustituye el trabajo de los químicos ni las pruebas de laboratorio. Su función consiste en ampliar la exploración y orientar las decisiones durante las primeras fases de investigación.
La resistencia bacteriana provoca millones de muertes
La necesidad de nuevos antibióticos responde a una crisis sanitaria documentada a escala mundial.
Un estudio publicado en The Lancet estimó que la resistencia bacteriana a los antimicrobianos estuvo asociada con aproximadamente 4.95 millones de muertes en 2019. De ese total, alrededor de 1.27 millones se atribuyeron directamente a infecciones resistentes.
La diferencia es importante: las muertes asociadas incluyen casos en los que la resistencia contribuyó al desenlace, mientras que las atribuidas directamente corresponden a situaciones en las que se estimó que fue la causa principal.
El problema surge cuando las bacterias desarrollan mecanismos que les permiten sobrevivir a medicamentos que antes podían eliminarlas o frenar su crecimiento. Como consecuencia, algunas infecciones se vuelven más difíciles de tratar y aumentan los riesgos para los pacientes.
Además, el desarrollo de nuevos antibióticos enfrenta obstáculos científicos y económicos. Identificar una molécula prometedora es apenas el comienzo de un proceso que puede requerir años de investigación.
América Latina enfrenta una carga importante
Bradley señaló que la resistencia antimicrobiana no afecta por igual a todas las regiones y destacó la carga que representa para América Latina.
El especialista también advirtió sobre la escasez de nuevas clases de antibióticos dirigidas a bacterias gramnegativas, un grupo que incluye microorganismos capaces de desarrollar mecanismos de resistencia especialmente difíciles de combatir.
Según la información presentada por Roche, desde finales de la década de 1960 no se había introducido una nueva clase de antibióticos dirigida a estas bacterias. Esta afirmación se refiere a una categoría específica de medicamentos, no a la ausencia total de nuevos antibióticos desde entonces.
La inteligencia artificial podría ayudar a ampliar las opciones de investigación, pero su impacto dependerá de que los candidatos identificados demuestren eficacia y seguridad, logren superar las distintas fases de desarrollo y lleguen a los pacientes.
El avance tecnológico ofrece nuevas herramientas para enfrentar la resistencia bacteriana. Aun así, la prevención de infecciones, el uso responsable de los antibióticos y el acceso adecuado a tratamientos continúan siendo fundamentales para reducir el problema.
