Por Canuto  

Regina Barzilay y James Collins, investigadores del MIT, recibirán el Premio Pritzker 2026 por su trabajo conjunto en el descubrimiento de antibióticos con inteligencia artificial. Sus investigaciones identificaron la halicina y la abaucina, dos candidatos que muestran cómo el aprendizaje automático puede ayudar a buscar respuestas frente a bacterias resistentes.
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  • Regina Barzilay y James Collins compartirán el Premio Pritzker 2026 por su trabajo en el descubrimiento de antibióticos asistido por inteligencia artificial.
  • Un modelo profundo entrenado con 2.500 moléculas ayudó a identificar la halicina, capaz de combatir varias bacterias resistentes en las pruebas reportadas.
  • En 2023, el equipo identificó la abaucina, un antibiótico de espectro estrecho que mostró eficacia contra Acinetobacter baumannii.

Dos investigadores del MIT reciben un premio por descubrir antibióticos con IA

Regina Barzilay y James Collins, profesores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), recibirán el Premio Pritzker 2026 a la Excelencia en la Investigación de IA en la Ciencia por su trabajo conjunto para encontrar antibióticos con ayuda de inteligencia artificial. La distinción reconoce una línea de investigación que combina aprendizaje profundo, bioingeniería y pruebas experimentales para buscar compuestos contra patógenos resistentes a los medicamentos, un desafío que preocupa a la comunidad científica por su impacto sanitario global.

Un reconocimiento a la investigación interdisciplinaria

El galardón reconoce el aporte de Barzilay, profesora distinguida de IA y Salud en la Escuela de Ingeniería del MIT, y Collins, profesor Termeer de Ingeniería Médica y Ciencia en la misma institución. La Universidad de Chicago estableció el premio en 2024 junto con Caltech para distinguir contribuciones que impulsen, a la vez, la inteligencia artificial y las ciencias naturales o la ingeniería.

La distinción pone el foco en una colaboración que cruza disciplinas y etapas de investigación. El trabajo premiado combina herramientas computacionales para examinar moléculas con bioingeniería y validación experimental, una secuencia que permitió pasar de predicciones generadas por modelos a pruebas de candidatos antibacterianos.

Barzilay y Collins también codirigen la Clínica Abdul Latif Jameel para el Aprendizaje Automático en Salud y están afiliados al Schwarzman College of Computing y a la Escuela de Ingeniería del MIT. Esa conexión institucional refleja el enfoque del proyecto: aplicar aprendizaje automático a problemas médicos sin sustituir la evaluación biológica y experimental necesaria para determinar si un compuesto tiene actividad contra bacterias.

El reconocimiento no se limita a la novedad tecnológica del método, sino que destaca su aplicación a un problema concreto: identificar posibles antibióticos frente a microorganismos resistentes. La investigación de los profesores mostró que los modelos de IA podían contribuir a reducir el tiempo inicial de búsqueda, aunque las pruebas experimentales siguieron siendo esenciales para valorar los resultados.

Halicina, el primer antibiótico identificado con IA

El primer artículo conjunto de Barzilay y Collins sobre este avance apareció en la revista Cell en 2020, con Jonathan Stokes como autor principal. Stokes era entonces investigador posdoctoral en el MIT y trabajó en el laboratorio de Collins entre 2017 y 2021; actualmente es profesor asistente en la Universidad McMaster.

El estudio describió la halicina, presentada por el equipo como el primer antibiótico descubierto mediante inteligencia artificial. El nombre alude a HAL 9000, el sistema ficticio de IA de la película de Stanley Kubrick 2001: A Space Odyssey, estrenada en 1968; el compuesto, sin embargo, ya se había estudiado originalmente como posible medicamento para la diabetes.

Para encontrarla, los investigadores usaron un modelo de aprendizaje profundo entrenado con 2.500 moléculas. El sistema ayudó a identificar la halicina como candidata antibacteriana y, tras las pruebas descritas por el equipo, el compuesto mostró capacidad para matar bacterias resistentes a antibióticos.

Entre los microorganismos mencionados figuran Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii y Mycobacterium tuberculosis. La fuente del MIT señaló que una búsqueda que tradicionalmente podía tomar años se completó en unas pocas semanas; esa aceleración se refiere al proceso de identificación descrito, no a la aprobación de un medicamento ni a su disponibilidad para pacientes.

Abaucina y la apuesta por un espectro más estrecho

Tras el trabajo con halicina, Barzilay y Collins colaboraron nuevamente con Stokes para aplicar aprendizaje automático a la búsqueda de otros compuestos. En 2023, el equipo identificó la abaucina, un antibiótico de espectro estrecho que demostró eficacia contra A. baumannii, una bacteria resistente a los medicamentos.

La investigación destacó la presencia de esta bacteria en entornos hospitalarios, incluidos los pomos de puertas, y su asociación con heridas de soldados estadounidenses desplegados en Irak y Afganistán. Estos ejemplos ilustran por qué el equipo centró parte de su trabajo en patógenos resistentes, aunque la información publicada no afirma que la abaucina ya se use como tratamiento clínico.

El carácter de espectro estrecho de la abaucina significa que actúa contra una sola especie bacteriana, en lugar de abarcar una variedad más amplia de microorganismos. Según la explicación del equipo, esa selectividad puede ser una ventaja porque reduce la posibilidad de perjudicar bacterias beneficiosas del intestino y puede limitar las condiciones que favorecen el desarrollo de resistencia.

La comparación entre ambos compuestos muestra que la investigación no persigue únicamente antibióticos con el mayor rango posible de acción. También explora si los modelos pueden ayudar a diseñar candidatos más específicos, capaces de atacar un patógeno determinado y, al mismo tiempo, reducir efectos no deseados sobre otros microorganismos.

De la búsqueda asistida al diseño de medicamentos

Collins describió un cambio en la función que puede cumplir la inteligencia artificial dentro del descubrimiento de antibióticos. Según afirmó, el proceso histórico dependía de estrategias laboriosas de prueba y error, lentas, costosas e impredecibles, que a menudo producían pocos candidatos viables.

El investigador sostuvo que la IA generativa está impulsando una transición: de usar la tecnología como herramienta para descubrir moléculas a emplearla para diseñarlas. A su juicio, ese cambio abre nuevas posibilidades para buscar medicamentos de próxima generación, aunque su declaración plantea una dirección de investigación y no garantiza que los sistemas actuales produzcan por sí solos tratamientos seguros y aprobados.

Barzilay, por su parte, advirtió que el campo todavía se encuentra en una etapa temprana pese a los avances en modelado molecular. Señaló que la inteligencia artificial solo puede automatizar partes del proceso y que hacen falta modelos más realistas de la biología humana para ampliar su utilidad en el descubrimiento de fármacos.

La cautela importa porque detectar una molécula prometedora no equivale a demostrar que funcionará como medicamento en personas. En la investigación descrita, el equipo combinó predicciones computacionales con validación experimental; la información difundida sobre el premio no detalla resultados de ensayos clínicos ni anuncia que halicina o abaucina estén disponibles para uso médico.

MIT News informó el 2 de noviembre de 2026 que Barzilay y Collins recibirán el premio por esta labor conjunta. Sus hallazgos con halicina y abaucina muestran el potencial de la IA para orientar la búsqueda de candidatos antibacterianos, pero los propios investigadores subrayan que convertir esos avances en medicamentos exige seguir trabajando en modelos biológicos y en su validación.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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