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Halicina

La halicina ( SU-3327 ) es un fármaco experimental que actúa como inhibidor enzimático de la quinasa N-terminal c-Jun (JNK). [1] [2] [3] Originalmente, se investigó para el tratamiento de la diabetes , [4] pero se interrumpió el desarrollo para esta aplicación debido a los malos resultados en las pruebas. [ cita requerida ] En 2019, un modelo de inteligencia artificial (IA) descubrió que esta molécula mostraba propiedades antibióticas contra varias bacterias . [5]

Historia

La halicina se conocía anteriormente como SU-3327, [6] desarrollada por un grupo de investigadores del Instituto Burnham de Investigación Médica , Estados Unidos en 2009 para investigaciones sobre el tratamiento de la diabetes. [4] Los investigadores bautizaron la molécula en honor al sistema de inteligencia artificial ficticio Hal de 2001: Una odisea del espacio . [5]

Propiedades antibióticas

En 2019, investigadores de inteligencia artificial, incluido el bioingeniero James Collins , en la Clínica Jameel del MIT, identificaron la halicina mediante un enfoque de aprendizaje profundo in silico como un probable antibiótico de amplio espectro . [5] [7] El proceso tomó solo tres días. [8] Esta probabilidad se verificó mediante pruebas de cultivo celular in vitro , seguidas de pruebas in vivo en ratones. [9] Mostró actividad contra cepas resistentes a fármacos de Clostridiodes difficile , Acinetobacter baumannii y Mycobacterium tuberculosis , con un mecanismo de acción inusual que implica el secuestro de hierro dentro de las células bacterianas, que interfiere así con su capacidad para regular adecuadamente el equilibrio del pH a través de la membrana celular . Dado que este es un modo de acción diferente al de la mayoría de los antibióticos, la halicina mantuvo la actividad contra cepas bacterianas resistentes a muchos fármacos de uso común. [10]

Estudios preliminares sugieren que la halicina mata a las bacterias al interrumpir su capacidad de mantener un gradiente electroquímico a través de sus membranas celulares. Este gradiente es necesario, entre otras funciones, para producir trifosfato de adenosina (ATP, moléculas que las células utilizan para almacenar y transferir energía), por lo que si el gradiente se rompe, las células mueren. Este tipo de mecanismo de eliminación podría dificultar que las bacterias desarrollen resistencia a él. [7]

Referencias

  1. ^ Augustine C, Cepinskas G, Fraser DD (agosto de 2014). "Una lesión traumática provoca una retracción de los astrocitos humanos mediada por JNK in vitro". Neuroscience . 274 : 1–10. doi :10.1016/j.neuroscience.2014.05.009. PMID  24838066. S2CID  9498486.
  2. ^ Jang S, Javadov S (2014). "La inhibición de JNK agrava la recuperación de corazones de ratas después de una isquemia global: el papel de la JNK mitocondrial". PLOS ONE . ​​9 (11): e113526. Bibcode :2014PLoSO...9k3526J. doi : 10.1371/journal.pone.0113526 . PMC 4244102 . PMID  25423094. 
  3. ^ Jang S, Yu LR, Abdelmegeed MA, Gao Y, Banerjee A, Song BJ (diciembre de 2015). "Función crítica de la proteína quinasa N-terminal c-jun en la promoción de la disfunción mitocondrial y la lesión hepática aguda". Redox Biology . 6 : 552–564. doi :10.1016/j.redox.2015.09.040. PMC 4625008 . PMID  26491845. 
  4. ^ ab De SK, Stebbins JL, Chen LH, Riel-Mehan M, Machleidt T, Dahl R, et al. (abril de 2009). "Diseño, síntesis y relación estructura-actividad de inhibidores de triazol y tiadiazol competitivos, selectivos y activos in vivo de la quinasa N-terminal c-Jun". Journal of Medicinal Chemistry . 52 (7): 1943–52. doi :10.1021/jm801503n. PMC 2667321 . PMID  19271755. 
  5. ^ abc "La inteligencia artificial produce un nuevo antibiótico". Campaña del MIT por un mundo mejor . Consultado el 13 de noviembre de 2020 .
  6. ^ "La IA encuentra moléculas que matan bacterias, pero ¿serían buenos antibióticos?". Noticias de química e ingeniería (C&EN). 26 de febrero de 2020. Archivado desde el original el 29 de febrero de 2020. Consultado el 22 de marzo de 2023 .
  7. ^ ab Trafton A (20 de febrero de 2020). "La inteligencia artificial produce un nuevo antibiótico". Oficina de noticias del MIT .
  8. ^ May, Mike (2023). «Cómo combatir la resistencia a los antibióticos». Nature Medicine . 29 (7): 1583–1586. doi :10.1038/d41591-023-00043-5. ISSN  1078-8956. PMID  37464030.
  9. ^ Muestra I (20 de febrero de 2020). "Se descubre por primera vez un antibiótico poderoso mediante aprendizaje automático". The Guardian .
  10. ^ Stokes JM, Yang K, Swanson K, Jin W, Cubillos-Ruiz A, Donghia NM, et al. (febrero de 2020). "Un enfoque de aprendizaje profundo para el descubrimiento de antibióticos". Celúla . 180 (4): 688–702.e13. doi : 10.1016/j.cell.2020.01.021 . PMC 8349178 . PMID  32084340. 

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