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Investigadores españoles crean un sistema capaz de predecir la evolución de estos microbios

En plena expansión del SARS-CoV-2, los científicos no olvidan el peligro y daño que pueden causar las superbacterias. Este tipo de microorganismos, aseguran los expertos, han evolucionado de forma natural hasta crear una resistencia importante a los antibióticos.

La resistencia a los antibióticos es, en la actualidad, una de las mayores amenazas para la salud mundial. No en vano, según un estudio del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades (ECDC, por su sigla en inglés), cada año, sólo en Europa, mueren más de 33.000 personas debido a infecciones provocados por bacterias que han desarrollado resistencias a los antibióticos.

Sin embargo, un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (FIBio-HRC), ha desarrollado, con la colaboración de la empresa tecnológica Biotech Vana S.L, una herramienta tecnológica que permite predecir la evolución de las dinámicas de transmisión de las resistencias a antibióticos en las bacterias.

ARES, así se llama por sus siglas en inglés, (Antibiotic Resistance Evolution Simulator) está basada en la computación con membranas, la herramienta analiza el comportamiento de la célula viva eucariota y procesa la información en clave biomolecular mediante el ADN, el ARN y las proteínas.

A partir de ello, y a través de diferentes combinaciones algorítmicas, es posible llegar a saber si un determinado antibiótico va a perder su efectividad en uno u otro escenario. «La idea es que una bacteria que haya adquirido o desarrollado las resistencias a antibióticos puede alojarse en una persona sana (sin bacterias con resistencias) y, esta persona, a su vez, transmitir esas bacterias resistentes a otras personas a modo de epidemia.

Los escenarios pueden llegar a ser muy complejos y ARES tiene la capacidad de simularlos. De este modo, nos permite anticipar qué pasaría bajo una serie de condiciones», apunta José María Sempere, miembro del Grupo de Investigación en Autómatas, Lenguajes Formales y sus Aplicaciones (ALFA)-Instituto VRAIN.

A nivel individual, ARES permite modelar, para un paciente, tanto la frecuencia como las dosis necesarias de un antibiótico con unas características determinadas. «También podemos ver, en función de la tasa de transmisión de genes de resistencia, cómo van creciendo las colonias de bacterias en lo que sería la microbiota de una persona», apunta Sempere.

«En realidad, lo que hace la herramienta es dar una predicción exacta de lo que puede llegar a pasar, a nivel micro y a nivel macro y, a partir de ahí, si vislumbra un escenario poco favorable, poder corregirlo», añade.

 

Fuente: https://www.hoy.es/tecnologia/inteligencia-artificial-lista-20201006175136-ntrc.html

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