En su batalla contra los antibióticos, las bacterias están ganando ventaja y volviéndose cada vez más resistentes a los ataques de los antibióticos. Pero un nuevo artículo publicado en Más biología sugiere que los modelos informáticos podrían contribuir a fabricar antibióticos más específicos, con un riesgo reducido de aumentar la resistencia a los antibióticos de las bacterias.
Según los autores del artículo, estos antibióticos tipo láser podrían atacar bacterias específicas en áreas específicas de nuestro cuerpo una vez creadas, reduciendo nuestro contacto general con los antibióticos y, por lo tanto, reduciendo la posibilidad de que las bacterias de nuestro cuerpo se vuelvan resistentes a ellos. .
«Muchos desafíos biomédicos son increíblemente complejos y los modelos informáticos están surgiendo como una herramienta poderosa para abordar esos problemas», dijo Jason Papin, autor del estudio y profesor de ingeniería biomédica en la Universidad de Virginia, en un presione soltar. «Tenemos la esperanza de que estos modelos informáticos de las redes moleculares de las bacterias nos ayuden a desarrollar nuevas estrategias para tratar las infecciones».
Adaptaciones a los antibióticos
Cuando tomamos antibióticos, abrimos una oportunidad para que las bacterias dentro de nuestro cuerpo adaptardesarrollando una resistencia a los antibióticos. Debido al uso generalizado de antibióticos en la medicina moderna actual, las bacterias peligrosas están desarrollando cada vez más una resistencia a los antibióticos, lo que debilita la capacidad de estos medicamentos para defenderse de las enfermedades.
Para abordar este problema, un equipo de investigadores creó una serie de modelos informáticos de bacterias peligrosas y luego analizó los modelos, identificando sus rasgos metabólicos compartidos. Su análisis reveló una serie de rasgos metabólicos que podrían utilizar para fabricar antibióticos personalizables, permitiéndoles atacar bacterias específicas en partes específicas del cuerpo, en lugar de atacar bacterias en todo el cuerpo.
Al frenar nuestro contacto con los antibióticos, estos tratamientos dirigidos podrían reemplazar los tratamientos no dirigidos, que atacan un amplio espectro de bacterias.
Leer más: Bacterias resistentes a los antibióticos: qué son y cómo las combaten los científicos
Una alternativa a los tratamientos bacterianos amplios
Utilizando un tipo de modelo informático llamado reconstrucción de red metabólica a escala genómica (GENRE), los investigadores descubrieron que ciertos rasgos metabólicos son comunes en ciertas bacterias, como las bacterias del estómago.
«Usando nuestros modelos informáticos descubrimos que las bacterias que viven en el estómago tenían propiedades únicas», dijo en el comunicado de prensa Emma Glass, autora del estudio y estudiante de ingeniería biomédica en la Universidad de Virginia. «Estas propiedades se pueden utilizar para guiar el diseño de antibióticos específicos, que, con suerte, algún día podrían frenar la aparición de infecciones resistentes».
Al probar este enfoque en el laboratorio, los autores del estudio demostraron que los antibióticos dirigidos podrían frenar la supervivencia y la propagación de las bacterias del estómago, lo que indica su potencial como tratamiento de medicina de precisión.
«Todavía tenemos mucho que hacer para probar estas ideas en otras bacterias y tipos de infecciones», dijo Papin en el comunicado de prensa. «Pero este trabajo muestra la increíble promesa de la ciencia de datos y el modelado informático para abordar algunos de los problemas más importantes de la investigación biomédica».
Leer más: La COVID-19 y las superbacterias resistentes a los medicamentos son una combinación aterradora
Fuentes del artículo:
Nuestros escritores en Descubrirmagazine.com utilizamos estudios revisados por pares y fuentes de alta calidad para nuestros artículos, y nuestros editores revisan la precisión científica y los estándares editoriales. Revise las fuentes utilizadas a continuación para este artículo:
Sam Walters es periodista que cubre arqueología, paleontología, ecología y evolución para Discover, junto con una variedad de otros temas. Antes de unirse al equipo de Discover como editor asistente en 2022, Sam estudió periodismo en la Universidad Northwestern en Evanston, Illinois.