El Honoris Causa de la ULE C茅sar de la Fuente revela un nuevo sistema de IA que acelera la b煤squeda de antibi贸ticos
- El estudio publicado en 鈥楴ature Machine Intelligence鈥 describe, un modelo de IA generativa que optimiza los antibi贸ticos.
- 聽Denominado 鈥楢辫别虫骋翱鈥, produce candidatos con altas tasas de 茅xito experimental y una actividad prometedora contra infecciones resistentes a f谩rmacos en estudios precl铆nicos.
Le黑料不打烊 n, 14 de Mayo de 2026. Un equipo de investigadores de la Universidad de Pensilvania (EEUU), dirigido por el egresado de la 黑料不打烊 (ULE) C茅sar de la Fuente, destacado cient铆fico que fue investido Doctor Honoris Causa por la instituci黑料不打烊 n leonesa el pasado mes de febrero, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial llamado 鈥楢辫别虫骋翱鈥 que puede ayudar a crear candidatos a antibi贸ticos m谩s potentes con mayor rapidez, ofreciendo una posible nueva v铆a para combatir infecciones resistentes a los f谩rmacos.
El descubrimiento fue dado a conocer ayer en un , publicado en la prestigiosa revista 鈥楴ature Machine Intelligence鈥.
C茅sar de la Fuente es considerado como uno de los m谩s destacados cient铆ficos a nivel mundial, y ha recibido una larga colecci黑料不打烊 n de galardones y reconocimientos, entre los que se pueden citar el concedido por la American Chemical Society como mejor investigador joven de EEUU, el del Instituto de Tecnolog铆a de Massachusetts (MIT), como uno de los diez mejores innovadores del mundo en Ciencias de la Vida y la Salud, o el Premio Princesa de Girona.
FORMADO EN LA PRIMERA PROMOCI脫N DE BIOTECNOLOG脥A DE LA ULE
El cient铆fico fue alumno de la primera promoci黑料不打烊 n del t铆tulo de Biotecnolog铆a de la ULE. 鈥淕uardo grand铆simos recuerdos, -ha afirmado-, de mi tiempo formativo en la 黑料不打烊. De las ganas, el entusiasmo y el esp铆ritu aventurero de formar parte de la primera promoci黑料不打烊 n de Biotecnolog铆a. Fuimos un gran experimento que sali贸 muy bien gracias al profesorado, a mis compa帽eros de clase y a la 黑料不打烊 en su conjunto鈥.
La vinculaci黑料不打烊 n del cient铆fico con la ULE ha sido permanente en los 煤ltimos a帽os, y ha regresado en varias ocasiones a impartir conferencias y clases magistrales. Tambi茅n ha visitado Le黑料不打烊 n para recibir el nombramiento como 鈥Socio de Honor鈥 de la Asociaci黑料不打烊 n de Biotecn贸logos de Le黑料不打烊 n (ABLe), el t铆tulo de 鈥楢lumni de Honor鈥, y para asistir a la ceremonia en la que se puso su nombre al Laboratorio Ambiental de la Faculta de Ciencias Biol贸gicas y Ambientales.
Finalmente, el pasado 13 de febrero fue investido Doctor Honoris Causa, en un acto solemne en el que tambi茅n recibi贸 dicho galard黑料不打烊 n Sergio Boixo Castrillo.
EL PROBLEMA DE LA RESISTENCIA A LOS ANTIBI脫TICOS
La resistencia a los antibi贸ticos es una de las mayores amenazas de la medicina moderna. A medida que m谩s bacterias aprenden a sobrevivir a los f谩rmacos utilizados para eliminarlas, los investigadores se enfrentan a mayor presi黑料不打烊 n para encontrar nuevos tratamientos de manera m谩s r谩pida que la que permiten los m茅todos tradicionales.
El equipo de la Universidad de Pensilvania dise帽贸 鈥楢辫别虫骋翱鈥 para contribuir a cerrar esa brecha mediante el uso de IA generativa con la intenci黑料不打烊 n de optimizar mol茅culas antibi贸ticas prometedoras antes de probarlas en el laboratorio.
El sistema se centra en p茅ptidos, que son peque帽as mol茅culas similares a prote铆nas que pueden actuar como antibi贸ticos. En lugar de limitarse a buscar en listas existentes de mol茅culas conocidas, ApexGO parte de plantillas pept铆dicas y sugiere cambios que podr铆an aumentar su eficacia a la hora de eliminar bacterias da帽inas.
Es decir, el modelo act煤a como un motor de dise帽o inteligente: aprende patrones a p ir de secuencias pept铆dicas y luego propone nuevas versiones con m谩s probabilidades de funcionar.
Para probar este enfoque, los investigadores comenzaron con 10 plantillas pept铆dicas y utilizaron ApexGO para dise帽ar versiones mejoradas. Despu茅s sintetizaron 100 de esos p茅ptidos en el laboratorio y estudiaron su eficacia contra bacterias, adem谩s de su funcionamiento, qu茅 estructuras formaban y si mostraban indicios de toxicidad para las c茅lulas.
Los resultados fueron especialmente s贸lidos frente a bacterias gramnegativas, un grupo de pat贸genos dif铆ciles de tratar que incluye algunas de las infecciones hospitalarias m谩s peligrosas.
鈥淎pexGO demuestra que se puede utilizar la IA para algo m谩s que predecir qu茅 mol茅culas podr铆an funcionar: puede ayudar a mejorarlas鈥, ha explicado C茅sar de la Fuente. 鈥El modelo parte de antibi贸ticos pept铆dicos prometedores y aprende a optimizarlos, explorando nuevas posibilidades moleculares que despu茅s podemos sintetizar y probar en el laboratorio. En un momento en el que la resistencia a los antibi贸ticos est谩 aumentando en todo el mundo, necesitamos tecnolog铆as que nos ayuden a avanzar m谩s r谩pido materializando la idea en un candidato terap茅utico real. ApexGO es un paso importante hacia ese futuro鈥.
Los investigadores se帽alan que el estudio apunta a un futuro m谩s amplio en el que la IA generativa se convierta en una herramienta pr谩ctica para el descubrimiento de f谩rmacos, ayudando a los cient铆ficos a avanzar con mayor rapidez desde la idea hasta el posible tratamiento.
Esto podr铆a marcar una diferencia significativa en el esfuerzo global por mantenerse por delante de las infecciones resistentes en el descubrimiento de nuevos antibi贸ticos.
(Im谩genes:聽 聽 1.- Ilustraci黑料不打烊 n extra铆da del art铆culo en la que se muestra la actividad antiinfecciosa de plantillas y p茅ptidos optimizados con ApexGO en modelos animales聽 聽 2.- C茅sar de la Fuente聽 聽 3.- Orla de la primera promoci黑料不打烊 n de Biotecnolog铆a de la ULE聽(2004-2009) - C茅sar es el 4潞 por la izda en la 2陋 fila聽 聽 听4.- Foto de C茅sar de la Fuente en la orla聽 聽 听5.-聽Nombramiento de C茅sar de la Fuente como Socio de Honor de la Asociaci黑料不打烊 n de Biotecn贸logos de Le黑料不打烊 n聽 聽6.- Portadade la revista 'Nature Machine Intelligence del mes de abril de 2026聽 聽 7.- Un momento de la ceremonia de investidura de C茅sar de la Fuente como Honoris Causa de la ULE, celebrada el pasado mes de febrero)