How we're using AI to discover new antibiotics | Jim Collins

41,015 views ・ 2020-05-26

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Gisela Giardino
00:12
So how are we going to beat this novel coronavirus?
0
12917
2908
¿Cómo vamos a vencer a este nuevo coronavirus?
00:16
By using our best tools:
1
16317
2631
Con nuestras mejores herramientas:
00:18
our science and our technology.
2
18972
2039
la ciencia y la tecnología.
00:21
In my lab, we're using the tools of artificial intelligence
3
21594
3132
En mi laboratorio, usamos herramientas de la inteligencia artificial
00:24
and synthetic biology
4
24750
1579
y la biología sintética
00:26
to speed up the fight against this pandemic.
5
26353
3060
para acelerar la pelea contra la pandemia.
Nuestro trabajo fue diseñado originalmente
00:30
Our work was originally designed
6
30078
1863
00:31
to tackle the antibiotic resistance crisis.
7
31965
2853
para abordar la crisis de resistencia a los antibióticos.
00:34
Our project seeks to harness the power of machine learning
8
34842
4689
Nuestro proyecto busca aprovechar el poder del aprendizaje automático
00:39
to replenish our antibiotic arsenal
9
39555
1846
para reponer nuestro arsenal de antibióticos
00:41
and avoid a globally devastating postantibiotic era.
10
41425
3838
y evitar una devastadora era mundial post-antibiótica.
00:45
Importantly, the same technology can be used
11
45685
2820
Es importante señalar que puede usarse la misma tecnología
00:48
to search for antiviral compounds
12
48529
2072
para buscar compuestos antivirales
00:50
that could help us fight the current pandemic.
13
50625
2678
eso podrían ayudarnos a combatir la pandemia actual.
El aprendizaje automático está cambiando por completo
00:54
Machine learning is turning the traditional model of drug discovery
14
54080
3902
el modelo tradicional de descubrimiento de drogas.
00:58
on its head.
15
58006
1404
00:59
With this approach,
16
59434
1225
Con este enfoque,
01:00
instead of painstakingly testing thousands of existing molecules
17
60683
4078
en lugar de probar minuciosamente miles de moléculas existentes
01:04
one by one in a lab
18
64785
1436
una por una en el laboratorio buscando su efectividad,
01:06
for their effectiveness,
19
66245
1587
01:07
we can train a computer to explore the exponentially larger space
20
67856
4657
podemos entrenar a una computadora
para explorar el espacio exponencialmente más grande
01:12
of essentially all possible molecules that could be synthesized,
21
72537
3584
de todas las moléculas posibles que podrían sintetizarse,
y así, en lugar de buscar una aguja en un pajar,
01:16
and thus, instead of looking for a needle in a haystack,
22
76145
5614
01:21
we can use the giant magnet of computing power
23
81783
3760
podemos usar el imán gigante de la potencia de cómputo
01:25
to find many needles in multiple haystacks simultaneously.
24
85567
3915
para encontrar muchas agujas en varios pajares, en simultáneo.
01:30
We've already had some early success.
25
90423
1992
Ya hemos tenido un éxito temprano.
01:33
Recently, we used machine learning to discover new antibiotics
26
93010
5465
Hace poco, usamos aprendizaje automático para descubrir nuevos antibióticos
01:38
that can help us fight off the bacterial infections
27
98499
2560
que nos puedan ayudar a combatir infecciones bacterianas
01:41
that can occur alongside SARS-CoV-2 infections.
28
101083
3611
que puedan ocurrir junto a infecciones por SARS-CoV-2.
01:45
Two months ago, TED's Audacious Project approved funding for us
29
105181
4169
Hace dos meses, el Proyecto Audaz de TED aprobó financiación para nosotros
01:49
to massively scale up our work
30
109374
2188
para ampliar masivamente nuestro trabajo
01:51
with the goal of discovering seven new classes of antibiotics
31
111586
4628
y así descubrir siete nuevas clases de antibióticos
01:56
against seven of the world's deadly bacterial pathogens
32
116238
3483
contra siete de los patógenos bacterianos mortales del mundo
01:59
over the next seven years.
33
119745
2055
durante los próximos siete años.
02:02
For context:
34
122206
1733
Para tener contexto:
02:03
the number of new class of antibiotics
35
123963
1928
la cantidad de clases de antibióticos
02:05
that have been discovered over the last three decades is zero.
36
125915
3235
descubiertas en las últimas tres décadas es cero.
02:10
While the quest for new antibiotics is for our medium-term future,
37
130030
3571
Si bien la búsqueda de nuevos antibióticos es a mediano plazo,
02:13
the novel coronavirus poses an immediate deadly threat,
38
133625
4652
el nuevo coronavirus plantea una amenaza mortal inmediata,
02:18
and I'm excited to share that we think we can use the same technology
39
138301
3793
y me entusiasma compartir que pensamos que podemos usar la misma tecnología
02:22
to search for therapeutics to fight this virus.
40
142118
2809
para buscar una acción terapéutica que pueda combatir este virus.
02:25
So how are we going to do it?
41
145486
1719
¿Cómo lo vamos a hacer?
02:27
Well, we're creating a compound training library
42
147229
2948
Estamos creando una biblioteca de entrenamiento compuesto
02:30
and with collaborators applying these molecules to SARS-CoV-2-infected cells
43
150201
5542
con colaboradores que aplican estas moléculas
a células infectadas con SARS-CoV-2
02:35
to see which of them exhibit effective activity.
44
155767
3894
para ver cuál de ellas presenta una actividad efectiva.
Estos datos se usarán para entrenar un modelo de aprendizaje automático
02:40
These data will be use to train a machine learning model
45
160175
3192
02:43
that will be applied to an in silico library of over a billion molecules
46
163391
4070
que se aplicará a una biblioteca in silico de más de mil millones de moléculas
02:47
to search for potential novel antiviral compounds.
47
167485
4204
en búsqueda de potenciales y novedosos compuestos antivirales.
02:52
We will synthesize and test the top predictions
48
172324
2658
Sintetizaremos y probaremos las mejores predicciones
y haremos pruebas clínicas de las candidatas más prometedoras.
02:55
and advance the most promising candidates into the clinic.
49
175006
2889
02:58
Sound too good to be true?
50
178356
1778
¿Suena demasiado bueno para ser verdad?
03:00
Well, it shouldn't.
51
180158
1432
Pues no debería.
03:01
The Antibiotics AI Project is founded on our proof of concept research
52
181614
3325
El Proyecto de Antibióticos IA se basa en la prueba de investigación de concepto
03:04
that led to the discovery of a novel broad-spectrum antibiotic
53
184963
3401
que nos condujo al descubrimiento de un nuevo antibiótico de amplio espectro
03:08
called halicin.
54
188388
1185
llamado Halocin.
03:10
Halicin has potent antibacterial activity
55
190443
2813
El Halocin tiene una potente actividad antibacteriana
03:13
against almost all antibiotic-resistant bacterial pathogens,
56
193280
4102
contra casi todos los patógenos bacterianos
resistentes a los antibióticos,
03:17
including untreatable panresistant infections.
57
197406
3641
incluyendo las infecciones intratables o panresistentes.
03:21
Importantly, in contrast to current antibiotics,
58
201862
2270
Es interesante señalar que, en contraste con los antibióticos actuales,
03:24
the frequency at which bacteria develop resistance against halicin
59
204156
3694
la frecuencia con que las bacterias desarrollan resistencia contra el Halocin
03:27
is remarkably low.
60
207874
1484
es notablemente baja.
03:30
We tested the ability of bacteria to evolve resistance against halicin
61
210303
4710
Probamos la capacidad de las bacterias para desarrollar resistencia al Halocin
03:35
as well as Cipro in the lab.
62
215037
1788
así como a la Cipro en el laboratorio.
03:37
In the case of Cipro,
63
217299
1542
En el caso de la Cipro,
03:38
after just one day, we saw resistance.
64
218865
2825
después de un día, ya vimos resistencia.
03:42
In the case of halicin,
65
222213
1478
En el caso del Halocin,
03:43
after one day, we didn't see any resistance.
66
223715
2115
pasado un día, no vimos resistencia.
03:46
Amazingly, after even 30 days,
67
226479
3302
Sorprendentemente, incluso después de 30 días,
03:49
we didn't see any resistance against halicin.
68
229805
2601
no vimos resistencia contra el Halocin.
03:53
In this pilot project, we first tested roughly 2,500 compounds against E. coli.
69
233098
5526
En este proyecto piloto, primero probamos unos 2500 compuestos contra E. coli.
03:59
This training set included known antibiotics,
70
239259
2780
Este conjunto de entrenamiento incluyó antibióticos conocidos,
04:02
such as Cipro and penicillin,
71
242063
1746
como Cipro y penicilina,
04:03
as well as many drugs that are not antibiotics.
72
243833
2272
así como muchas drogas que no son antibióticos.
04:06
These data we used to train a model
73
246984
2587
Usamos estos datos para entrenar un modelo
04:09
to learn molecular features associated with antibacterial activity.
74
249595
3978
y aprender características moleculares asociadas con la actividad antibacteriana.
Luego aplicamos este modelo a una biblioteca de reutilización de drogas
04:14
We then applied this model to a drug-repurposing library
75
254269
2701
04:16
consisting of several thousand molecules
76
256994
2478
que consta de varios miles de moléculas
04:19
and asked the model to identify molecules
77
259496
2618
y pedimos al modelo que identificara moléculas
04:22
that are predicted to have antibacterial properties
78
262138
2784
que se predice tienen propiedades antibacterianas
04:24
but don't look like existing antibiotics.
79
264946
2473
pero no se parecen a los antibióticos existentes.
04:28
Interestingly, only one molecule in that library fit these criteria,
80
268427
4797
Curiosamente, solo una molécula de esa biblioteca se ajusta a estos criterios,
04:33
and that molecule turned out to be halicin.
81
273248
2336
y esa molécula resultó ser el Halocin.
04:36
Given that halicin does not look like any existing antibiotic,
82
276444
3088
Dado que el Halocin no se parece a ningún antibiótico existente,
04:39
it would have been impossible for a human, including an antibiotic expert,
83
279556
4154
hubiera sido imposible para un humano incluyendo un experto en antibióticos,
04:43
to identify halicin in this manner.
84
283734
2184
identificar al Halocin de esta manera.
04:46
Imagine now what we could do with this technology
85
286574
2630
Imaginen ahora lo que podríamos hacer con esta tecnología
04:49
against SARS-CoV-2.
86
289228
1741
contra el SARS-CoV-2.
04:51
And that's not all.
87
291783
1365
Y eso no es todo.
04:53
We're also using the tools of synthetic biology,
88
293172
2820
También estamos usando herramientas de biología sintética,
04:56
tinkering with DNA and other cellular machinery,
89
296016
2611
jugando con el ADN y otra maquinaria celular,
04:58
to serve human purposes like combating COVID-19,
90
298651
3910
para servir a propósitos humanos como combatir la COVID-19,
05:02
and of note, we are working to develop a protective mask
91
302585
3647
y, cabe señalar, estamos trabajando para desarrollar una mascarilla protectora
05:06
that can also serve as a rapid diagnostic test.
92
306256
3432
que también pueda servir como prueba de diagnóstico rápido.
05:10
So how does that work?
93
310192
1472
¿Cómo funciona?
05:11
Well, we recently showed
94
311688
1205
Bueno, recientemente demostramos
05:12
that you can take the cellular machinery out of a living cell
95
312917
2943
que se puede extraer la maquinaria celular de una célula viva
05:15
and freeze-dry it along with RNA sensors onto paper
96
315884
4092
y liofilizarla junto con sensores de ARN en papel
05:20
in order to create low-cost diagnostics for Ebola and Zika.
97
320000
4916
para crear diagnóstico de bajo costo para el Ébola y el Zika.
05:25
The sensors are activated when they're rehydrated by a patient sample
98
325503
5227
Los sensores se activan al rehidratarse con una muestra del paciente
05:30
that could consist of blood or saliva, for example.
99
330754
2822
que podría ser de sangre o saliva, por ejemplo.
05:33
It turns out, this technology is not limited to paper
100
333600
3261
Pero resulta que esta tecnología no se limita al papel
05:36
and can be applied to other materials, including cloth.
101
336885
2886
y puede aplicarse a otros materiales, incluida la tela.
05:40
For the COVID-19 pandemic,
102
340671
1942
Para la pandemia de COVID-19,
05:42
we're designing RNA sensors to detect the virus
103
342637
4346
estamos diseñando sensores de ARN para detectar el virus
05:47
and freeze-drying these along with the needed cellular machinery
104
347007
3210
y liofilizándolos junto con la maquinaria celular necesaria
05:50
into the fabric of a face mask,
105
350241
2707
en la tela de una mascarilla,
05:52
where the simple act of breathing,
106
352972
2229
donde el simple acto de respirar
05:55
along with the water vapor that comes with it,
107
355225
2277
junto con el vapor que eso conlleva,
05:57
can activate the test.
108
357526
1760
puede activar la prueba.
05:59
Thus, if a patient is infected with SARS-CoV-2,
109
359804
4260
Por lo tanto, si un paciente está infectado con SARS-CoV-2,
la mascarilla producirá una señal fluorescente
06:04
the mask will produce a fluorescent signal
110
364088
2073
06:06
that could be detected by a simple, inexpensive handheld device.
111
366185
3830
detectable con un simple y económico dispositivo de mano.
06:10
In one or two hours, a patient could thus be diagnosed
112
370534
4484
En una o dos horas, podría realizarse un diagnóstico
06:15
safely, remotely and accurately.
113
375042
2972
de forma segura, remota y precisa.
06:18
We're also using synthetic biology
114
378735
2520
También estamos usando biología sintética
06:21
to design a candidate vaccine for COVID-19.
115
381279
2720
para diseñar una candidata a vacuna para la COVID-19.
06:25
We are repurposing the BCG vaccine,
116
385014
2653
Estamos reutilizando la vacuna BCG,
06:27
which had been used against TB for almost a century.
117
387691
2870
que se había usado contra la tuberculosis durante casi un siglo.
06:30
It's a live attenuated vaccine,
118
390585
1541
Es una vacuna viva atenuada,
06:32
and we're engineering it to express SARS-CoV-2 antigens,
119
392150
4657
y la estamos diseñando para expresar antígenos de SARS-CoV-2,
06:36
which should trigger the production of protective antibodies
120
396831
2814
lo que debería desencadenar que el sistema inmune
06:39
by the immune system.
121
399669
1635
produzca anticuerpos protectores.
06:41
Importantly, BCG is massively scalable
122
401328
2734
Es importante destacar que la BCG es enormemente escalable
06:44
and has a safety profile that's among the best of any reported vaccine.
123
404086
4573
y tiene un perfil de seguridad mejor que cualquier vacuna informada.
06:49
With the tools of synthetic biology and artificial intelligence,
124
409881
5105
Con las herramientas de biología sintética e inteligencia artificial
06:55
we can win the fight against this novel coronavirus.
125
415010
3348
podemos ganar la pelea contra este nuevo coronavirus.
06:58
This work is in its very early stages, but the promise is real.
126
418844
3319
Este trabajo está en sus primeras etapas, pero la promesa es real.
07:02
Science and technology can give us an important advantage
127
422798
3445
La ciencia y la tecnología pueden darnos una ventaja importante
07:06
in the battle of human wits versus the genes of superbugs,
128
426267
3161
en la batalla del ingenio humano contra los genes de los superbichos.
07:09
a battle we can win.
129
429452
1747
Una batalla que podemos ganar.
07:11
Thank you.
130
431990
1233
Gracias.
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