Los investigadores científicos, incluidos los del MIT, han comenzado a utilizar la inteligencia artificial y el análisis cuantitativo para abordar problemas complejos a nivel global, como las enfermedades, las demandas energéticas y el cambio climático. A través de esta tecnología, han logrado diseñar y crear células ingenierizadas con propiedades novedosas, las cuales pueden ser programadas para convertirse en nuevos tratamientos, contribuyendo así a la lucha contra diversas patologías.
James J. Collins, uno de los pioneros en el campo de la biología sintética, es también un destacado investigador en biología de sistemas. Este enfoque interdisciplinario emplea el análisis matemático y la modelización de sistemas complejos para comprender mejor los sistemas biológicos. Su trabajo ha permitido el desarrollo de nuevas clases de diagnósticos y tratamientos, especialmente en la detección y tratamiento de patógenos como el Ébola, Zika, SARS-CoV-2 y bacterias resistentes a los antibióticos.
En esta entrevista, Collins comparte sus avances más recientes y sus objetivos en esta área de investigación.
Colaboraciones en Investigación
Q. Usted es conocido por colaborar con colegas del MIT y otras instituciones. ¿Cómo han influido estas colaboraciones en su investigación?
A: La colaboración ha sido fundamental en el trabajo de mi laboratorio. En el MIT Jameel Clinic for Machine Learning in Health, formé una colaboración con Regina Barzilay y Tommi Jaakkola para utilizar el aprendizaje profundo en el descubrimiento de nuevos antibióticos. Esta iniciativa combinó nuestras competencias en inteligencia artificial, biología de redes y microbiología de sistemas, lo que llevó al descubrimiento de halicin, un nuevo antibiótico potente contra una amplia gama de patógenos bacterianos multirresistentes. Nuestros resultados fueron publicados en Cell en 2020, lo que demuestra el impacto de unir conjuntos de habilidades complementarias para abordar un desafío de salud global.
En el Wyss Institute, he trabajado estrechamente con Donald Ingber, aprovechando su tecnología de órganos en chips para evaluar la eficacia de antibióticos descubiertos y generados por inteligencia artificial. Estos sistemas nos permiten estudiar el comportamiento de los fármacos en entornos similares a tejidos humanos, complementando los experimentos tradicionales en animales y proporcionando una visión más matizada de su potencial terapéutico.
Avances en Antibióticos
Q. Su investigación ha contribuido al diseño de antibióticos novedosos utilizando inteligencia artificial generativa y aprendizaje profundo. ¿Puede hablar sobre algunos de los avances en el desarrollo de medicamentos para combatir patógenos multirresistentes?
A: En 2025, nuestro laboratorio publicó un estudio en Cell que demuestra cómo la inteligencia artificial generativa puede ser utilizada para diseñar nuevos antibióticos desde cero. Usamos algoritmos genéticos y autoencoders variacionales para generar millones de moléculas candidatas, explorando tanto diseños basados en fragmentos como espacios químicos completamente no restringidos. Después de un filtrado computacional y una revisión de química medicinal, sintetizamos 24 compuestos, de los cuales siete mostraron actividad antibacteriana selectiva.
Entre los compuestos, NG1 demostró ser altamente específico, eliminando Neisseria gonorrhoeae multirresistente, mientras que DN1 se dirigió a Staphylococcus aureus resistente a meticilina y eliminó infecciones en modelos murinos. Ambos compuestos mostraron baja toxicidad y tasas reducidas de resistencia.
Futuro en el Descubrimiento de Antibióticos
Q. Usted es cofundador de Phare Bio, una organización sin fines de lucro que utiliza inteligencia artificial para descubrir nuevos antibióticos. ¿Qué espera lograr con estas colaboraciones?
A: Fundamos Phare Bio como una organización sin fines de lucro para llevar los candidatos antibióticos más prometedores del Antibiotics-AI Project en el MIT hacia la clínica. El objetivo es cerrar la brecha entre el descubrimiento y el desarrollo mediante la colaboración con empresas biotecnológicas, socios farmacéuticos, compañías de inteligencia artificial y otros organismos. Akhila Kosaraju ha estado liderando esta iniciativa, coordinando esfuerzos y avanzando en los candidatos de manera eficiente.
Recientemente, recibimos una subvención de ARPA-H para utilizar inteligencia artificial generativa en el diseño de 15 nuevos antibióticos y desarrollarlos como candidatos preclínicos. Este proyecto se basa directamente en la investigación de nuestro laboratorio, combinando diseño computacional con pruebas experimentales. Al integrar inteligencia artificial, biología y asociaciones de traducción, aspiramos a crear una línea de producción que responda rápidamente a la amenaza global de la resistencia a los antibióticos.
