Cuando era apenas un adolescente y intentaba decidir qué hacer con su vida, César de la Fuente compiló una lista de los mayores problemas del mundo. Los clasificó inversamente según la cantidad de dinero que gastaban los gobiernos para resolverlos. La resistencia a los antimicrobianos encabezó la lista.
Pero de la Fuente está utilizando la inteligencia artificial para crear un futuro diferente. Su equipo de la Universidad de Pensilvania está entrenando herramientas de inteligencia artificial para buscar genomas en profundidad en busca de péptidos con propiedades antibióticas. Su visión es ensamblar esos péptidos (moléculas formadas por hasta 50 aminoácidos unidos entre sí) en varias configuraciones, incluidas algunas nunca vistas en la naturaleza. Espera que los resultados puedan defender al cuerpo contra los microbios que resisten los tratamientos tradicionales.
Eso sí, tienen que ser buenos tiros. Y la IA parece muy adecuada para mejorar la puntería de los investigadores. La biología es una fuente de información, explica de la Fuente: “Es como un montón de códigos”. El código del ADN tiene cuatro letras; las proteínas y los péptidos tienen 20, donde cada “letra” representa un aminoácido. De la Fuente dice que su trabajo consiste en entrenar modelos de IA para que reconozcan secuencias de letras que codifican péptidos antimicrobianos o AMP. “Si lo piensas de esa manera”, dice, “puedes idear algoritmos para extraer el código e identificar moléculas funcionales, que pueden ser antimicrobianos, antipalúdicos o agentes anticancerígenos”.
Publicado originalmente en technologyreview.com el 16 de febrero de 2026.
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