Cómo la inteligencia artificial busca frenar la crisis de las infecciones resistentes
La resistencia bacteriana es hoy uno de los mayores retos sanitarios mundiales. Las infecciones provocadas por microorganismos que no responden a los antibióticos disponibles causan aproximadamente cinco millones de muertes anuales. Las proyecciones son alarmantes: si no se actúa, esa cifra se duplicará hacia 2050, llegando a los 10 millones de fallecidos al año.
¿Cómo llegamos aquí? No fue de la noche a la mañana. Las bacterias expuestas continuamente a medicamentos tradicionales como la penicilina o la amoxicilina han desarrollado mecanismos sofisticados de supervivencia. Algunas logran desactivar químicamente el fármaco; otras construyen sistemas que expulsan el antibiótico antes de que surta efecto. Es un proceso de adaptación evolutiva que ha generado las llamadas superbacterias.
Las consecuencias para la medicina van más allá de lo que imaginas. Procedimientos que hoy consideramos rutinarios —partos, quimioterapia en pacientes con inmunidad comprometida, cirugías comunes— correrían un riesgo extremo si cualquier infección secundaria se vuelve incurable. Ese es el escenario que se abre si la situación no cambia.
La búsqueda tradicional de nuevos antibióticos es tremendamente lenta y cara. Implicaba buscar manualmente moléculas candidatas en muestras de suelo o agua, un proceso que duraba años. Aquí es donde entra la inteligencia artificial.
Equipos como el del catedrático español César de la Fuente en la Universidad de Pennsylvania utilizan sistemas de IA para cribar masivamente el «código de la vida» en cuestión de horas en lugar de años. La clave está en generar datos de alta calidad para entrenar las máquinas —algo que el laboratorio hace de forma sistemática—, un factor crítico que escasea en otros campos científicos.
Uno de los proyectos más innovadores es lo que llaman «desextinción molecular». Si concebimos el ADN y las proteínas como códigos de información, entonces es posible analizar el material genético de especies extintas para recuperar moléculas útiles. Han explorado, por ejemplo, el código del mamut lanudo, buscando entender cómo la evolución optimizó estas estructuras biológicas y aplicar esos conocimientos al descubrimiento de fármacos.
El problema real: la financiación
A pesar del potencial, hay un obstáculo que frena todo esto: el dinero. Las grandes farmacéuticas prácticamente han abandonado el desarrollo de antibióticos —no surge ninguna clase nueva desde hace 40 años— y la financiación académica disminuye. Eso desalienta a investigadores jóvenes a especializarse en el área.
De la Fuente plantea una reflexión sobre estrategia nacional: países como España deberían establecer pactos políticos a largo plazo y destinar de forma estable el 3% del PIB a investigación y desarrollo científico. Actualmente la inversión española está lejos de ese objetivo.
Como lector interesado en estos temas, retén esto: la IA no es la solución mágica. Es una herramienta que acelera procesos que antes tardaban décadas. Pero sin financiación consistente y apuesta política real, seguiremos viendo cómo la amenaza de las infecciones resistentes crece mientras los incentivos para combatirla se reducen.