La resistencia a los antimicrobianos (RAM) es uno de los grandes desafíos globales en materia de salud pública. Cada año, miles de personas mueren en el mundo porque los medicamentos que antes funcionaban dejan de ser efectivos, y se estima que, de no actuar con rapidez, en 2050 la RAM podría causar más muertes que el cáncer. Este fenómeno ocurre cuando bacterias, virus, hongos o parásitos desarrollan mecanismos para evadir la acción de los tratamientos habituales. El resultado es claro: infecciones más difíciles de tratar, estancias hospitalarias más largas, costes sanitarios más elevados y un mayor riesgo de complicaciones graves e incluso de muerte.
La lucha contra esta amenaza requiere enfoques innovadores que trasciendan las soluciones tradicionales. En hiberus creemos que la tecnología debe tener siempre un propósito claro: mejorar la vida de las personas. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta decisiva para afrontar el reto de la resistencia antimicrobiana. Su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones invisibles al ojo humano la convierte en una aliada estratégica para investigadores, médicos y responsables de políticas de salud.
Con este enfoque participamos en el proyecto END-RAM, una ambiciosa iniciativa de colaboración público-privada financiada por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) y la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro de la convocatoria TransMisiones 2024.
Una alianza para un objetivo común
El proyecto END-RAM reúne a un amplio ecosistema de actores comprometidos con la innovación biomédica. Además de hiberus, participan empresas tecnológicas y biotecnológicas como Certest, Levprot Bioscience, BioClonal, Curapath y Nostrum Biodiscovery. A ellas se suman centros públicos de investigación de referencia como el Instituto de Salud Carlos III, la Universidad de Zaragoza, la Universidad de Navarra, la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el Instituto de Investigación Biomédica de Barcelona y el Instituto de Biomedicina de Sevilla.
Esta combinación de talento empresarial, científico y tecnológico permite abordar el problema desde múltiples ángulos. No se trata solo de desarrollar herramientas, sino de crear un ecosistema colaborativo en el que la ciencia básica, la innovación aplicada y la transferencia tecnológica se refuercen mutuamente. El objetivo común es claro: frenar el avance de la RAM combinando innovación, ciencia y tecnología.
Dos ejes clave de actuación
El proyecto se estructura en dos grandes líneas complementarias.
1. Diagnóstico temprano y personalizado
Uno de los principales obstáculos en la lucha contra la resistencia antimicrobiana es la falta de rapidez en la identificación del patógeno y su resistencia a determinados fármacos. Para resolverlo, END-RAM está desarrollando un test rápido apoyado por una herramienta predictiva basada en IA y en técnicas de secuenciación masiva de nueva generación. Gracias a este avance, los profesionales sanitarios podrán saber con mayor rapidez y precisión qué tratamiento será más eficaz en cada caso, optimizando la toma de decisiones clínicas y evitando el uso innecesario de antibióticos, una de las principales causas de la propagación de resistencias.
2. Nuevas terapias de última generación
La segunda línea de trabajo se centra en el desarrollo de tratamientos innovadores, como terapias con ácidos nucleicos dirigidos a células específicas e inmunoterapia avanzada. Estas soluciones buscan combatir las bacterias más resistentes, aquellas que hoy constituyen una seria amenaza para la salud pública mundial. La combinación de diagnóstico temprano y tratamientos de nueva generación supone un cambio de paradigma: pasar de la medicina reactiva a una medicina predictiva, personalizada y mucho más efectiva.
El papel de hiberus
Desde hiberus asumimos un rol clave dentro del proyecto: el desarrollo de la tecnología de IA que hará posible este salto cualitativo. Nuestro equipo trabaja en el diseño de un modelo de predicción de RAM basado en redes neuronales tipo 1D-Transformer, entrenado con datos biomédicos de alta calidad proporcionados por el equipo biomédico del proyecto.
Además de construir el modelo, nos encargamos de desarrollar sistemas de preprocesamiento de datos, optimizar los algoritmos y garantizar su validación continua en entornos reales. El objetivo es que la herramienta no solo sea técnicamente avanzada, sino también robusta, precisa y útil en la práctica clínica cotidiana.
IA al servicio de las personas
El resultado final de este esfuerzo conjunto será una plataforma avanzada de secuenciación genómica que podrá implantarse en hospitales del sistema sanitario español. Esta plataforma tendrá la capacidad de predecir con alta fiabilidad la resistencia de los patógenos, proporcionando a médicos y microbiólogos información clave en cuestión de horas.
Pero más allá de su dimensión tecnológica, este proyecto representa una apuesta firme por una inteligencia artificial con propósito social: una IA concebida no solo para innovar, sino para salvar vidas, proteger la salud pública y contribuir al bienestar colectivo.
La resistencia antimicrobiana es un problema complejo, pero la combinación de ciencia, biotecnología e inteligencia artificial nos ofrece un camino prometedor. END-RAM es un ejemplo de cómo la colaboración y la innovación responsable pueden marcar la diferencia frente a uno de los mayores retos sanitarios de nuestro tiempo.
En hiberus ponemos nuestra experiencia en Inteligencia Artificial al servicio de los desafíos del sector sanitario. Descubre cómo podemos impulsar tus proyectos.
Artículo escrito por Sandra García y José María Subero
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