Artificial intelligence reveals 12,000 potential new antibiotics in archaea/La inteligencia artificial revela 12.000 potenciales nuevos antibióticos en las arqueas
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As you all know, bacteria are the cause of many diseases. Normally, antibiotics, chemical compounds capable of killing them, are used to keep them at bay. But bacteria are not always the same. With each division, mutations occur that make them resistant to these drugs, to the point where, in some cases, bacteria become resistant to all known antibiotics, turning them into superbugs that can trigger a global health disaster.
Como todos sabéis, las bacterias son las causantes de muchas enfermedades. Normalmente, para mantenerlas a raya, se utilizan los antibióticos que son compuestos químicos capaces de acabar con ellas. Pero las bacterias no son siempre iguales, en cada división se producen mutaciones que las hacen resistentes a estos fármacos hasta llegar a algunos casos donde las bacterias se vuelven resistentes a todos los antibióticos conocidos, lo que las convierte en super bacterias que pueden desencadenar un desastre sanitario a nivel mundial.
That's why we're constantly searching for new antibiotics and alternative therapies that will allow us to control these superbugs. The most recent example is a team of scientists from the University of Pennsylvania, led by a Spaniard (olé), who used advanced deep learning algorithms to analyze the proteins (proteomes) of hundreds of species of archaea. Archaea are extremely ancient single-celled microorganisms capable of surviving in extreme environments, but until now little explored as a source of drugs.
Por eso continuamente se están buscando nuevos antibióticos y terapias alternativas que nos permitan controlar a estas super bacterias. El caso más reciente un equipo de científicos de la Universidad de Pensilvania liderado por un español (olé) que utilizó algoritmos avanzados de aprendizaje profundo para analizar las proteínas (proteomas) de cientos de especies de arqueas, que son microorganismos unicelulares sumamente antiguos y capaces de sobrevivir en entornos extremos, pero hasta ahora poco explorados como fuente de fármacos.
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Scientists applied artificial intelligence to the genome analysis of 233 archaea species and identified more than 12,000 candidate peptides that, according to the model, could have antibacterial activity. Of these peptides, they selected 80 for experimental testing, and 93% showed antimicrobial activity against at least some pathogenic bacteria. Three of these peptides were tested in animal models, and one of them showed efficacy comparable to polymyxin B, a last-resort antibiotic used against highly resistant bacteria.
Los científicos aplicaron la inteligencia artificial al análisis del genoma de 233 especies de arqueas e identificaron más de doce mil péptidos candidatosque, según el modelo, podrían tener actividad antibacteriana. De todos estos péptidos seleccionaron 80 para pruebas experimentales y el 93 % mostró actividad antimicrobiana contra al menos alguna bacteria patógena. Se probaron tres de estas péptidos en modelos animales y una de ellas mostró una eficacia comparable a la polimixina B, un antibiótico de último recurso utilizado contra bacterias muy resistentes.
The program, called ApexOracle (an improved version of the APEX tool), was trained to identify amino acid sequences with potential antimicrobial activity based on large databases of bioactive peptides. More than 200 species of archaea and their proteins were studied, allowing the algorithm to identify more than 12,000 new antibiotic candidate molecules, called "archaeains." Of 80 synthesized archaeains, 93% showed antibiotic activity in laboratory experiments. Some of these molecules were even as effective as next-generation antibiotics such as polymyxin B in animal models.
El programa llamado ApexOracle (una versión mejorada de la herramienta APEX) fue entrenado para identificar secuencias de aminoácidos con probable actividad antimicrobiana, basándose en grandes bases de datos de péptidos bioactivos. Se estudiaron más de doscientas especies de arqueas y sus proteínas, lo que permitió al algoritmo identificar más de 12.000 nuevas moléculas candidatas a formar antibióticos, llamadas “arqueasinas”. De 80 arqueasinas sintetizadas, el 93% mostró actividad antibiótica en experimentos de laboratorio. Incluso algunas de estas moléculas fueron igual de efectivas que antibióticos de última generación como la polimixina B en modelos animales.
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Bacterial resistance to antibiotics is one of the biggest problems facing modern medicine. Therefore, finding new sources and types of antibiotics is essential. Archaea, until now ignored in the search for these compounds, are proving to be a potential gold mine for new treatments. The use of artificial intelligence can greatly accelerate this process, making it possible to screen millions of molecules in a few weeks instead of the current decades.
La resistencia de las bacterias a los antibióticos es uno de los mayores problemas que enfrenta la medicina moderna. Por ello, encontrar nuevas fuentes y tipos de antibióticos es esencial. Las arqueas, hasta ahora ignoradas en la búsqueda de estos compuestos, resultan ser una mina de oro potencial para nuevos tratamientos. El uso de inteligencia artificial permite acelerar mucho este proceso, haciendo posible examinar millones de moléculas en unas semanas en lugar de tardar décadas como ocurre en la actualidad.
All of these generated compounds will be studied in depth to see which ones can be developed into effective and safe medications for humans. The team plans to further improve their artificial intelligence tools and continue the process toward clinical trials, but this is already considered the beginning of a new era in the research and development of antibiotics. There is no doubt that the combination of biology, medicine, and artificial intelligence still has many benefits to offer when it comes to our health.
Todos estos compuestos generados serán estudiados en profundidad para ver cuáles de ellos pueden convertirse en medicamentos efectivos y seguros para el ser humano. El equipo planea mejorar aún más sus herramientas de inteligencia artificial y continuar el proceso hacia ensayos clínicos, pero ya se considera este el inicio de una nueva era en la búsqueda y desarrollo de antibióticos. No cabe duda de que la combinación de biología, medicina e inteligencia artificial todavía nos tiene que dar muchas alegrías en lo que a nuestra salud se refiere.
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https://phys.org/news/2025-08-ai-uncovers-archaeasins-unique-antibiotics.html