# Desextinción molecular

La desextinción molecular es la investigación que se centra en emplear moléculas de organismos extintos, para utilizarlas en el tratamiento de enfermedades actuales, especialmente en el desarrollo de nuevos antibióticos ante la resistencia antimicrobiana. Este término fue introducido por el Machine Biology Group de la UPenn, liderado por C. de la Fuente, quien busca crear terapias antimicrobianas innovadoras con el apoyo de técnicas avanzadas de inteligencia artificial.

## Historia

En 2011 un equipo australiano publicó «Péptidos antimicrobianos antiguos eliminan los patógenos resistentes a los antibióticos: los mamíferos australianos ofrecen nuevas opciones» centrado en una familia clave de genes de péptidos antimicrobianos. La secuenciación del genoma del ualabí y del ornitorrinco utilizando estrategias bioinformáticas, permitió el descubrimiento de péptidos divergentes en los genomas de nuestros parientes lejanos, para desarrollar fármacos contra patógenos resistentes.
En 2017 el grupo Ciências Genômicas e Biotecnologia de la Universidade Católica de Brasília publicó «Herramientas computacionales para explorar bases de datos de secuencias como recurso para péptidos antimicrobianos» que establecía la identificación de péptidos antimicrobianos (AMP) en bases de datos. Según el origen de su secuencia de aminoácidos, los AMP se dividían en: naturales, encriptados y diseñados. Otra publicación en el mismo 2017, Péptidos antimicrobianos (AMP): compuestos antiguos que representan nuevas armas en la lucha contra las bacterias. ofrecía una revisión detallada de una selección de los AMP más destacados e interesantes con actividad antibacteriana.
En 2019 el Machine Biology Group, publicó «Hacia antibióticos artificiales creados por computador» donde revisaban herramientas computacionales para el diseño de fármacos y aportaban moléculas generadas basadas en péptidos, como candidatos a antibióticos.

### La Neandertalina

La primera investigación en el campo de la «desextinción molecular» se enfocó en la búsqueda de proteínas antimicrobianas en organismos extintos, particularmente en los neandertales y los denisovanos. En el estudio el equipo desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático (machine learning) llamado panCleave, Este algoritmo analizaba fragmentos de ADN de organismos extintos y modernos, sirviendo estos últimos como controles, y seleccionaba secuencias con potencial actividad antimicrobiana. Después de este proceso, los fragmentos seleccionados fueron evaluados mediante filtros de aprendizaje automático y revisión experta para predecir su eficacia. A través de este proceso se identificaron moléculas antibacterianas. La primera encontrada era una proteína neandertal, que denominaron, «Neandertalina».

### La Mamutusina

En un segundo estudio de «desextinción molecular», el equipo de investigación aplicó un modelo de deep learning más potente, llamado APEX, para analizar el extintoma es decir, el proteoma de todos los organismos extintos registrados por la ciencia hasta el momento. Este modelo identificó fragmentos con potencial antimicrobiano en proteínas de varias especies, como mamuts lanudos, pingüinos antiguos, perezosos gigantes y alces gigantes. Los compuestos más prometedores fueron sintetizados y evaluados en experimentos in vitro y en modelos preclínicos con ratones. Entre los hallazgos destacados se encuentra la «Mamutusina», un potencial antibiótico derivado de proteínas del mamut lanudo.
La neandertalina, la mamutusina, la milodona, la elefantina, la megalocerina y la hidrodamina, lachnospirin-1, enterococcin-1, ampspherin-4, y reyranin-1 presentaron actividad bactericida muestran una actividad ercana a uno de los antibióticos que más se utilizan: la polimixina B.