{"id":10942,"date":"2025-10-27T07:07:00","date_gmt":"2025-10-27T06:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=10942"},"modified":"2025-11-24T18:48:54","modified_gmt":"2025-11-24T17:48:54","slug":"desarrollan-una-ia-para-leer-el-codigo-de-los-virus-bacterianos-y-disenar-tratamientos-con-fagos-personalizados-uv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/desarrollan-una-ia-para-leer-el-codigo-de-los-virus-bacterianos-y-disenar-tratamientos-con-fagos-personalizados-uv\/","title":{"rendered":"Desarrollan una IA para leer el \u2018c\u00f3digo\u2019 de los virus bacterianos y dise\u00f1ar tratamientos con fagos personalizados &#8211; UV\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"699\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/desarrollan-ia-para-leer-el-codigo-de-los-virus-bacterianos-y-disenar-tratamientos-con-fagos-personalizados-uv.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-10940\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Un equipo de investigaci\u00f3n del Instituto de Biolog\u00eda Integrativa de Sistemas (I\u00b2SysBio), centro mixto de la Universitat de Val\u00e8ncia y del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC), ha desarrollado un innovador sistema de Inteligencia Artificial para predecir qu\u00e9 bacterias pueden ser atacadas por virus bacterianos (fagos) en funci\u00f3n de la secuencia de una enzima clave: la depolimerasa. El estudio ha sido publicado en la revista\u00a0<em>Nature Communications<\/em>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La resistencia a los antibi\u00f3ticos dificulta cada vez m\u00e1s el tratamiento de infecciones bacterianas. Los fagos, que atacan bacterias, se presentan como alternativa al tratamiento antibi\u00f3tico normal. Sin embargo, identificar qu\u00e9 fago es eficaz frente a cada bacteria es complejo. Este estudio, liderado por Robby Concha-Eloko, Beatriz Beamud, y Pilar Domingo-Calap y Rafael Sanju\u00e1n (profesora y profesor de Gen\u00e9tica de la Universitat de Val\u00e8ncia), propone el uso de inteligencia artificial para facilitar este proceso de predicci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para la elaboraci\u00f3n del modelo han utilizado la bacteria&nbsp;<em>Klebsiella<\/em>, incluida en la lista de pat\u00f3genos bacterianos prioritarios de la OMS, responsable de<strong>&nbsp;<\/strong>infecciones hospitalarias graves y con una gran resistencia a los antibi\u00f3ticos. Las bacterias&nbsp;<em>Klebsiella<\/em>&nbsp;est\u00e1n protegidas por c\u00e1psulas de polisac\u00e1ridos que impiden la actividad de los antibi\u00f3ticos, as\u00ed como la entrada de los fagos. Para superar esta barrera, muchos fagos producen depolimerasas, enzimas que degradan estas capsulas y permiten la entrada del bacteri\u00f3fago para que infecte la bacteria y contribuir a su tratamiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, la enorme diversidad gen\u00e9tica de estas c\u00e1psulas -se han registrado m\u00e1s de 100 serotipos de estas estructuras en&nbsp;<em>Klebsiella<\/em>&#8211; ha dificultado la predicci\u00f3n de qu\u00e9 fago puede ser el indicado para conseguir atravesar la c\u00e1psula e infectar a la bacteria. A su vez, esta gran variedad de serotipos de c\u00e1psulas convierte a la&nbsp;<em>Klebsiella<\/em>&nbsp;en un modelo ideal para estudiar la interacci\u00f3n entre fagos y c\u00e1psulas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con este objetivo, el equipo de investigaci\u00f3n ha desarrollado una herramienta pionera que aprovecha la informaci\u00f3n gen\u00e9tica de miles de bacterias&nbsp;<em>Klebsiella<\/em>&nbsp;y sus virus \u201cdormidos\u201d (pro-fagos) integrados en su genoma. Analizando m\u00e1s de 74.000 profagos y casi 20.000 secuencias de depolimerasas, los investigadores han creado una base de datos que asocia cada enzima con el tipo de c\u00e1psula bacteriana que puede degradar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mediante t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje autom\u00e1tico y modelos de inteligencia artificial inspirados en el procesamiento del lenguaje natural (similares a los que usan los traductores autom\u00e1ticos), han conseguido predecir con gran precisi\u00f3n el \u201ctropismo\u201d o especificidad de cada depolimerasa, es decir, qu\u00e9 tipos de c\u00e1psula bacteriana puede reconocer y destruir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Una soluci\u00f3n contra los biofilms<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este estudio aporta un avance clave para la biotecnolog\u00eda basada en fagos o sus componentes, ya que permite predecir su especificidad. Ello es fundamental para dise\u00f1ar futuras aplicaciones, comosoluciones contra el biofilm, la estructura protectora que forman algunas bacterias para adherirse a superficies y resistir tratamientos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los biofilms se reconocen cada vez m\u00e1s como un obst\u00e1culo importante en el tratamiento de las infecciones. De hecho, se ha demostrado que est\u00e1n implicadas en la cronicidad de enfermedades como la fibrosis qu\u00edstica, las heridas cr\u00f3nicas, las infecciones relacionadas con pr\u00f3tesis o las infecciones del tracto urinario.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2018\u201cEl uso de depolimerasa, ya sea en combinaci\u00f3n con los tratamientos actuales (antibi\u00f3ticos o p\u00e9ptidos antimicrobianos) o potencialmente como potenciador del sistema inmunitario, puede abordar los problemas relacionados con la producci\u00f3n de biofilms, lo que conduce a una disminuci\u00f3n del riesgo de fracaso del tratamiento\u2019\u201c, explica Robby-Concha.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cFrente al m\u00e9todo tradicional, que se basa en un tedioso proceso de b\u00fasqueda y ensayo de fagos para encontrar una depolimerasa eficaz, los modelos de inteligencia artificial nos permiten predecir su especificidad&nbsp;<em>in silico<\/em>\u201d, afirma el investigador. En este sentido, el m\u00e9todo demostrado en el estudio permite la generaci\u00f3n de bibliotecas de depolimerasa que pueden utilizarse para extraer la enzima m\u00e1s eficaz, optimizando la degradaci\u00f3n de la c\u00e1psula y, posteriormente, del biofilm.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan afirma Robby-Concha, uno de los desarrolladores de la pionera herramienta, pese a que se ha utilizado&nbsp;<em>Klebsiella<\/em>&nbsp;como modelo, esta metodolog\u00eda puede utilizarse contra cualquier otra bacteria productora de c\u00e1psulas. Esto incluye la mayor\u00eda de los pat\u00f3genos prioritarios recogidos por la OMS.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En s\u00edntesis, este estudio propone la resoluci\u00f3n de las predicciones de interacci\u00f3n entre fagos y hu\u00e9spedes de dos maneras. En primer lugar, aprovechando los datos contenidos genomas bacterianos (profagos), lo que permite obtener importantes datos de entrenamiento; y, en segundo lugar, proponiendo una arquitectura que permita entrenar el modelo con todas las especies bacterianas a la vez (de forma integradora).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right wp-block-paragraph\"><em>Fuente: <a href=\"https:\/\/www.uv.es\/uvweb\/uv-noticias\/es\/noticias\/desarrollan-ia-leer-codigo-virus-bacterianos-disenar-tratamientos-fagos-personalizados-1285973304159\/Novetat.html?id=1286454119875&amp;plantilla=UV_Noticies\/Page\/TPGDetaillNews\">https:\/\/www.uv.es<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un equipo de investigaci\u00f3n del Instituto de Biolog\u00eda Integrativa de Sistemas (I\u00b2SysBio), centro mixto de la Universitat de Val\u00e8ncia y del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC), ha desarrollado un innovador sistema de Inteligencia Artificial para predecir qu\u00e9 bacterias pueden ser atacadas por virus bacterianos (fagos) en funci\u00f3n de la secuencia de una enzima clave: la depolimerasa. 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