La inteligencia artificial impulsa una mayor investigación científica y abre nuevas posibilidades para la búsqueda de antibióticos que hagan frente a la resistencia bacteriana a los antimicrobianos, un problema global que dificulta el tratamiento de infecciones, revelaron expertos de Roche durante un evento en Costa Rica.
En el marco del 'Roche Press Day 2026: Salud como inversión', el jefe global de Descubrimiento de Enfermedades Infecciosas de Roche, Kenneth Bradley, explicó -durante una conferencia magistral- cómo la IA y la innovación en la ciencia están transformando el futuro y ampliando las capacidades de los investigadores para identificar moléculas con potencial de convertirse en nuevos tratamientos.
"Una de las cosas que la inteligencia artificial nos está ayudando a hacer es ampliar la cantidad de moléculas que podemos considerar desarrollar, porque ahora podemos realizar gran parte del trabajo de manera virtual. Esto significa que no tenemos que invertir recursos en fabricar miles de millones de moléculas", afirmó Bradley -en entrevista con EFE-.
Según información mencionada por el especialista sobre un estudio publicado por la revista científica The Lancet, en 2019 se registraron aproximadamente 4,95 millones de muertes asociadas con la resistencia bacteriana a los antimicrobianos, de las cuales 1,27 millones fueron directamente asociados a esta enfermedad.
Además, investigaciones de Roche indican que, desde finales de la reciente década de los años sesenta, no se ha introducido una nueva clase de antibióticos para bacterias gramnegativas (de mayor resistencia), mientras que las bacterias continúan desarrollando resistencia a los medicamentos que están disponibles en el mercado.
"Una de las cosas que hace la inteligencia artificial es ayudarnos a predecir qué tipos de moléculas, o qué propiedades específicas dentro de una molécula, podrían convertirla en un buen antibiótico. Un aspecto importante es que queremos que la inteligencia artificial haga predicciones sobre moléculas que nuestros químicos realmente puedan sintetizar", destacó Bradley.
Actualmente, Roche utiliza modelos de inteligencia artificial entrenados con millones de datos recopilados durante aproximadamente una década para analizar virtualmente los compuestos químicos en busca de potenciales antibióticos.
Este proceso realizado por la farmacéutica, llamado Lab in the Loop (laboratorio en el ciclo), consiste en realizar una predicción, fabricar la molécula, comprobar experimentalmente esa predicción y utilizar los resultados para desarrollar modelos más precisos que ayuden a los expertos en la siguiente ronda de investigación.
En comparación con los métodos tradicionales, que requieren producir y evaluar físicamente grandes cantidades de moléculas, la IA permite identificar primero los candidatos más prometedores, que posteriormente son sintetizados y sometidos a pruebas de laboratorio.
Según Bradley, la capacidad de desarrollar nuevas moléculas y nuevas soluciones es de vital importancia para la salud, especialmente para las regiones donde la carga de la resistencia antimicrobiana es elevada, como por ejemplo en América Latina.
"Creo que debemos considerar la resistencia antimicrobiana desde una perspectiva más amplia, se trata de una amenaza global, pero que no afecta de la misma manera a todas las regiones. Observamos que la resistencia antimicrobiana representa una carga desproporcionada en regiones como América Latina", subrayó el especialista.
