Dosis óptimas de antibióticos - Licenciatura en Ciencias Genómicas

Dosis óptimas de antibióticos: nueva línea de investigación en el Centro
de Ciencias Genómicas de la UNAM
Diego Rodríguez Terrones
Recientemente, el Centro de Ciencias Genómicas de la UNAM —ubicado dentro del
campus Morelos de la máxima casa de estudios del país— concursó diversas plazas
de investigación con el fin de renovar su plantilla académica e introducir nuevas
líneas de investigación. Uno de los seleccionados de este proceso —que involucró a
XX candidatos entre los que fueron seleccionados solo dos —fue el Dr. Rafael Peña
Miller.
Rafael Peña Miller es un científico joven originario del sur de la Ciudad de México —
a unas cuadras de distancia del estadio universitario donde juega el mejor equipo
del mundo, según precisa— con un particular interés por los enfoques
multidisciplinarios. Después de realizar una licenciatura en Matemáticas en la
Facultad de Ciencias de la UNAM, ingresó al Colegio Imperial de Londres para
realizar estudios de doctorado. Peña Miller cuenta que desde sus estudios
tempranos en matemáticas comenzó a darse cuenta que lo que verdaderamente le
interesaba era la aplicación de herramientas matemáticas y computacionales para
la formación de modelos. Probablemente es por eso que, tras concluir sus estudios
de posgrado, se enlistó para un postdoctorado en el Centro de Biociencias de la
Universidad de Exeter. Fue allí donde desarrollaría la línea de investigación que
actualmente lo trae de vuelta a la UNAM: el modelado computacional del proceso
de adaptación de las bacterias a los antibióticos.
La historia de la humanidad está estrechamente ligada con la aparición de
enfermedades infecciosas, por decir lo menos. Epidemias como las de la Plaga
Bubónica —la cual mató a alrededor de la mitad de la población Europea en el siglo
XIV— o el Cólera fueron ocasionadas por bacterias que, desafortunadamente, la
humanidad no podía combatir. No sería sino hasta la primera mitad del siglo XX,
cuando Alexander Fleming y otros científicos ingleses identificaron y purificaron el
primer antibiótico en un hongo del género Penicillium, que la humanidad contaría
con herramientas capaces de hacerles frente.
Una de las primeras observaciones que realizó Fleming tras aislar la Penicilina fue
que las bacterias desarrollaban resistencia al antibiótico fácilmente si este se
aplicaba en dosis demasiado pequeñas o durante periodos demasiado cortos.
Afortunadamente, la ciencia descubriría nuevos antibióticos en los años por venir ya
que para los años 80’s, el uso intensivo de la Penicilina había ocasionado que el
70% de las bacterias patógenas al humano fueran resistentes a sus efectos.
Recientemente el problema se ha acrecentado ya que han aparecido bacterias
resistentes a todos los antibióticos de uso clínico conocidos y corremos el riesgo de
volver a la era pre-antibiótico si no descubrimos rápidamente nuevos compuestos
con esta actividad. En este contexto, identificar las dosis y periodos de tratamiento
óptimos para minimizar la aparición de resistencias es fundamental para la
seguridad sanitaria global.
Peña Miller utiliza métodos experimentales y computacionales para determinar
cómo impacta la aplicación de antibióticos al crecimiento de las bacterias en
condiciones de laboratorio. La utilización de combinaciones de antibióticos es una
práctica clínica común ya que se piensa que reduce al máximo la población de
bacterias y minimiza el riesgo de aparición de resistencias. Empleando modelos
computacionales y experimentales, Peña Miller y colaboradores recientemente
demostraron que, si bien las combinaciones de antibióticos son las más eficientes
en un inicio reduciendo el número de bacterias, más tarde en el tratamiento tienen
justamente el efecto contrario: promueven el crecimiento de las bacterias
resistentes. Este fenómeno lo atribuye a que, al haber mayor presión por ser
resistente a los antibióticos aplicados, la mayoría de las bacterias mueren y dejan a
las pocas resistentes sin competencia. Para empeorar las cosas, al volverse las
bacterias resistentes predominantes en la población, les es más fácil construir sobre
su resistencia para volverse más resistentes. Las bacterias pueden adquirir
resistencias por alguno de tres mecanismos: alterando la forma del blanco que es
afectado por el antibiótico, adquiriendo una enzima de destruya al antibiótico y
adquiriendo una bomba que saque al antibiótico de la bacteria. Los últimos dos
mecanismo son particularmente problemáticos ya que las bacterias pueden
fácilmente ajustar su resistencia al antibiótico produciendo más de las bombas o
enzimas. Cuando Miller y colaboradores intentaron determinar la causa del aumento
en la resistencia de sus cultivos de bacterias descubrieron que esto se debía a que
estas ahora tenían ¡el doble! de bombas extractoras de antibiótico que las
poblaciones originales. Los hallazgos del Dr. Peña Miller han abierto numerosas
nuevas interrogantes que seguramente lo mantendrán ocupado en su nueva sede.
La figura 2.A del articulo “When the Most Potent Combination of Antibiotics Selects
for the Greatest Bacterial Load: The Smile-Frown Transition” sería una buena
ilustración.