Un estudio del Proyecto de Investigación Global sobre Resistencia a los Antimicrobianos (GRAM), la resistencia a los antibióticos provocó al menos un millón de muertes cada año desde 1990.
El coordinador del Programa Universitario de Investigación sobre Riesgos Epidemiológicos y Emergentes de la Universidad Nacional Autónoma de México, Samuel Ponce, aseguró que la mala práctica extendida en el mundo de automedicación está generando una resistencia a los antibióticos, que podría complicar la atención de heridas no graves.
Precisó que, si la tendencia continúa, a partir de 2050, alrededor de 10 millones de personas podrían morir a consecuencia de infecciones resistentes a esta clase de medicamentos, por lo que recomendó que el uso de los antibióticos debería restringirse y ser muy bien reflexionado por los médicos que los prescriben.
El experto advierte que las personas mayores corren un riesgo más alto y sugiere a los sistemas de salud una mejor atención de las infecciones y el acceso a los antibióticos.
Según un estudio del Proyecto de Investigación Global sobre Resistencia a los Antimicrobianos (GRAM), la resistencia a los antibióticos provocó al menos un millón de muertes cada año desde 1990 y se espera que el número ascienda a 39 millones de vidas desde la actualidad hasta el 2050, si no se toman más medidas políticas.
Inteligencia artificial identifica casi un millón de potenciales antibióticos naturales
Un equipo científico identificó con la ayuda de la inteligencia artificial casi un millón de fuentes potenciales de antibióticos en la naturaleza, en la búsqueda de soluciones para la resistencia a esta medicina, que es una de las amenazas a la salud mundial.
Los especialistas extrajeron datos genómicos en busca de nuevos antibióticos en el microbioma mundial e identificaron 863.498 péptidos antimicrobianos prometedores, pequeñas moléculas que pueden matar o inhibir el crecimiento de microbios infecciosos, indica la investigación publicada por la revista científica Cell, donde destacan que el 90% nunca se había descrito antes.
Con el aprendizaje automático, los investigadores analizaron más de 60.000 metagenomas (una colección de genomas dentro de un entorno específico) que, en conjunto, contenían la composición genética de más de un millón de organismos procedentes de fuentes de todo el mundo, incluidos entornos marinos y del suelo, e intestinos humanos y animales.
Como resultado obtuvieron casi un millón de posibles compuestos antibióticos, de los que docenas mostraron una actividad prometedora en las pruebas iniciales contra bacterias causantes de enfermedades.
Al obtener estos datos, el equipo realizó pruebas en 100 péptidos fabricados en laboratorio contra patógenos clínicamente significativos, descubriendo que 79 de estas moléculas alteraban las membranas bacterianas y 63 atacaban específicamente bacterias resistentes a los antibióticos, como Staphylococcus aureus y Escherichia coli.
Uno de los autores del estudio, el investigador de la Universidad de Pensilvania, Estados Unidos (EE. UU.), César de la Fuente, afirmó que en algunos casos esas moléculas resultaron ser eficaces contra las bacterias a dosis muy bajas.
El investigador Luis Pedro Coelho, de la Universidad Tecnológica de Queensland (Australia), coautor del estudio, destacó que la resistencia a los antimicrobianos es una de las «principales amenazas para la salud pública, ya que mata a 1,27 millones de personas cada año».
Se calcula que la resistencia a los antimicrobianos podría causar hasta diez millones de muertes en el año 2050, por lo que hay «una necesidad urgente de nuevos métodos para descubrir antibióticos», agregó.
La inteligencia artificial en el descubrimiento de antibióticos «es ya una realidad y ha acelerado significativamente nuestra capacidad para descubrir nuevos fármacos candidatos. Lo que antes llevaba años ahora se puede conseguir en horas utilizando ordenadores», afirmó De la Fuente.
