Es probable que al pensar en una serpiente o una araña, lo primero que venga a la mente no sea la cura para una infección, sino más bien una picadura peligrosa. Sin embargo, esas sustancias venenosas que estos animales usan como defensa —o para cazar— podrían esconder uno de los recursos más valiosos y sorprendentes para la medicina del futuro: nuevos antibióticos. En un mundo donde cada vez más bacterias se vuelven resistentes a los fármacos conocidos, mirar donde nadie había mirado parece más necesario que nunca.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Pensilvania ha logrado detectar, gracias a un sistema de inteligencia artificial, centenares de compuestos ocultos en venenos animales que muestran un fuerte potencial antimicrobiano. El hallazgo, publicado en la revista Nature Communications, parte de una idea sencilla pero poderosa: usar algoritmos avanzados para rastrear millones de fragmentos de proteínas presentes en los venenos de serpientes, arañas, escorpiones y otros animales tóxicos. Y lo que encontraron fue mucho más de lo que esperaban.
Los venenos, un arsenal natural aún por explorar
Durante millones de años, los animales venenosos han perfeccionado sus toxinas como armas de ataque o defensa. Lo que hace único a este tipo de compuestos es su extraordinaria especificidad para interactuar con estructuras celulares, incluidas las bacterianas. Algunas toxinas actúan sobre canales iónicos, otras sobre enzimas o membranas, y muchas de ellas poseen una actividad antimicrobiana que hasta ahora había pasado desapercibida en el campo de la medicina.
Según los autores del estudio, los venenos representan “un reservorio inmenso y en gran medida inexplorado de moléculas bioactivas con potencial antimicrobiano”. Esto significa que, en lugar de buscar nuevos antibióticos solo en bacterias o hongos (como se ha hecho históricamente), la naturaleza ofrece una fuente paralela aún poco explotada que podría ser decisiva para enfrentar la resistencia bacteriana.
Una IA entrenada para encontrar lo invisible
El equipo liderado por César de la Fuente utilizó un sistema de aprendizaje profundo llamado APEX, diseñado para analizar secuencias de proteínas y predecir su capacidad antimicrobiana. La plataforma revisó más de 40 millones de péptidos extraídos de venenos animales, generados a partir de 16.123 proteínas venenosas registradas en cuatro grandes bases de datos.
El sistema seleccionó 386 candidatos con características estructurales y funcionales diferentes a los antibióticos conocidos. Estas moléculas presentaban una alta carga neta positiva y una fuerte hidrofobicidad, dos propiedades clave que permiten que los péptidos interactúen con las membranas bacterianas y las desestabilicen. “Estos péptidos adoptan conformaciones flexibles que se transforman en estructuras helicoidales en ambientes que imitan membranas”, explican los investigadores . Este comportamiento es típico de los péptidos antimicrobianos y confirma que muchos de los compuestos detectados podrían actuar rompiendo la integridad de la membrana de las bacterias.
Resultados prometedores en el laboratorio
Una vez identificados los péptidos más prometedores por el modelo computacional, los investigadores sintetizaron 58 de ellos para probarlos en laboratorio. Los resultados fueron notables: 53 mostraron capacidad para eliminar bacterias resistentes a los antibióticos convencionales, como Escherichia coli y Staphylococcus aureus, sin afectar a células humanas.
En las pruebas in vitro, algunos de estos péptidos superaron incluso a fármacos comerciales en su capacidad para despolarizar membranas bacterianas, una de las formas más efectivas de neutralizar patógenos. En palabras del estudio, “los VEPs ejercen principalmente su efecto a través de la despolarización de la membrana citoplasmática” , lo que los sitúa en la misma línea de acción que otros péptidos antimicrobianos naturales.
Además, el equipo realizó un experimento preclínico en ratones, infectados con la bacteria Acinetobacter baumannii. Un solo tratamiento tópico con algunos de los péptidos redujo significativamente la cantidad de bacterias presentes en la herida. Uno de los candidatos, derivado del veneno de la araña Geolycosa riograndae, logró disminuir en mil veces la carga bacteriana sin causar toxicidad en los animales.
Más allá del descubrimiento: retos y próximos pasos
Aunque los resultados son prometedores, el estudio también reconoce que no todo está resuelto. Uno de los desafíos es que algunos péptidos, por su alta carga y estructura, podrían ser potencialmente tóxicos para células humanas o interactuar con canales iónicos sensibles, como los del potasio. Los autores destacan que se necesita una optimización química posterior para minimizar estos riesgos y aumentar la selectividad.
Otra limitación es que el sistema APEX, aunque eficaz, no identifica aún con precisión qué partes de las secuencias son responsables de la actividad antimicrobiana. Los investigadores señalan que “una limitación es la falta de interpretabilidad en las predicciones de APEX”, por lo que planean incorporar herramientas de atención computacional y modelos de lenguaje más avanzados en futuras versiones del sistema.
Pese a estos desafíos, el equipo ya trabaja en mejorar los péptidos más eficaces mediante ingeniería química para incrementar su estabilidad y eficacia terapéutica. El objetivo es convertir estos compuestos en fármacos viables para el tratamiento de infecciones causadas por bacterias multirresistentes, un problema que, según datos recientes, contribuye a cerca de cinco millones de muertes al año en todo el mundo.
Una estrategia que abre caminos
Este estudio marca un punto de inflexión en la búsqueda de nuevos antibióticos. No solo por el número de candidatos descubiertos en tan poco tiempo, sino porque demuestra que el cruce entre inteligencia artificial y biodiversidad natural puede acelerar el desarrollo de tratamientos urgentes. Frente al estancamiento de los métodos tradicionales de descubrimiento, este tipo de enfoques permite explorar regiones químicas que eran invisibles para los científicos.
Además, confirma que las toxinas, a menudo vistas como un peligro, pueden transformarse en aliados si se estudian desde el ángulo adecuado. Con herramientas como APEX, la medicina podría recuperar la delantera en una carrera crítica: la lucha contra bacterias que cada año ganan terreno frente a los antibióticos existentes.
Referencias
- Changge Guan, Marcelo D. T. Torres, Sufen Li, César de la Fuente-Nunez. Computational exploration of global venoms for antimicrobial discovery with Venomics artificial intelligence. Nature Communications (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-60051-6.
Cortesía de Muy Interesante
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