La inteligencia artificial ayuda a encontrar nuevas sustancias naturales

Un nuevo método permite identificar con rapidez y seguridad pequeñas moléculas hasta ahora desconocidas

18.10.2021 - Alemania

Más de un tercio de todos los medicamentos disponibles en la actualidad se basan en sustancias activas de la naturaleza y un equipo de investigación de la Universidad de Jena ha desarrollado un procedimiento para identificar pequeñas moléculas de sustancias activas de forma mucho más rápida y sencilla. Las sustancias naturales secundarias que se encuentran en numerosas plantas, bacterias y hongos pueden ser antiinflamatorias, alejar a los patógenos o incluso impedir el crecimiento de las células cancerosas. Sin embargo, aprovechar las riquezas que ofrece el botiquín de la naturaleza e identificar nuevas sustancias naturales lleva mucho tiempo, es costoso y requiere mucho trabajo. Un equipo de bioinformáticos de la Universidad Friedrich Schiller de Jena ha desarrollado ahora un método que permite identificar de forma mucho más rápida y sencilla pequeñas moléculas de sustancias activas. Los investigadores presentan su método, denominado COSMIC (Confidence Of Small Molecule IdentifiCations), en el número actual de la revista Nature Biotechnology.

Millones de datos estructurales aún no descifrados

Para saber qué sustancias contiene una muestra biológica, como un extracto de planta, un investigador analiza la muestra mediante espectrometría de masas. En este proceso, las moléculas se descomponen en fragmentos y se determina su masa. "El motor de búsqueda de moléculas CSI:FingerID que hemos desarrollado nos permite buscar específicamente estructuras moleculares que coincidan con estos fragmentos", afirma el profesor Sebastian Böcker, de la Universidad de Jena. "Si esta búsqueda tiene éxito -es decir, si el resultado de la búsqueda representa la estructura correcta- no es algo que podamos distinguir de esta manera".

En la actualidad existen enormes colecciones de datos con miles de millones de datos de espectrometría de masas procedentes de millones de análisis de muestras biológicas, la gran mayoría de los cuales no han sido identificados en cuanto a su estructura. Aquí es donde entra en juego COSMIC, que permite descifrar automáticamente las estructuras de una gran parte de estas moléculas aún no identificadas. "Para ello, utilizamos métodos de aprendizaje automático", explica Martin Hoffmann, autor principal de la nueva publicación. "Primero se compara el espectro de masas de la muestra examinada con los datos estructurales disponibles". Como resultado, se obtiene -como en una búsqueda en Google- una lista más o menos amplia de posibles resultados. "Nuestro método indica ahora hasta qué punto se puede confiar en que el acierto encontrado en primer lugar es realmente la estructura que estamos buscando", añade Hoffmann. Para ello, COSMIC determina una puntuación que evalúa la calidad del acierto sugerido y deduce si es correcto o incorrecto.

Descubrimiento de nuevos ácidos biliares

Böcker y su equipo han podido demostrar lo bien que funciona su método, en colaboración con colegas de la Universidad de California en San Diego. Estudiaron los datos de la espectrometría de masas del sistema digestivo de los ratones, en busca de ácidos biliares aún desconocidos. Para ello, se construyeron más de 28.000 estructuras de ácidos biliares teóricamente posibles y se compararon con los datos de medición del microbioma de los ratones. El análisis posterior con COSMIC dio lugar a un total de 11 nuevas estructuras de ácidos biliares hasta entonces completamente desconocidas. Dos de ellas se han confirmado desde entonces utilizando muestras de referencia específicamente sintetizadas.

"Esto demuestra, en primer lugar, que nuestro método funciona de forma fiable", subraya Sebastian Böcker. En segundo lugar, COSMIC permite acelerar sustancialmente la búsqueda de sustancias nuevas e interesantes, ya que el cribado puede realizarse de forma completamente automática, sin ningún esfuerzo manual y en muy poco tiempo". Böcker espera que en los próximos años sea posible aclarar miles de nuevas estructuras moleculares de este modo.

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