Piscirickettsia salmonis es un patógeno intracelular facultativo asociado a cuadros sistémicos de alta severidad en salmónidos. Su capacidad de persistencia, adaptación al ambiente intracelular y crecimiento en condiciones controladas exige estrategias antimicrobianas que no solo inhiban el crecimiento bacteriano, sino que permitan discriminar entre actividad bacteriostática y bactericida mediante parámetros cuantificables.
Frente a un patógeno de esta complejidad, la pregunta científica es si las formulaciones de origen natural pueden entregar una señal antimicrobiana medible y reproducible. La dificultad está en encontrar esa señal entre miles de posibilidades químicas, separar actividad real de ruido experimental y convertir el potencial natural en una formulación cuantificable.
CORAL AI permite analizar y entender, en un ambiente computacional y antes de avanzar al laboratorio, cuáles candidatos tienen mayor probabilidad de generar el efecto buscado. El sistema relaciona información molecular, formulaciones posibles y objetivos biológicos para priorizar perfiles prometedores y concentrar la validación experimental en las opciones con mejor fundamento. Así, el laboratorio deja de partir desde el ensayo y error y se enfoca en confirmar candidatos seleccionados por evidencia computacional.
Los experimentos fueron ejecutados de manera independiente por la Universidad Austral de Chile, evaluando el efecto de cada formulación sobre el crecimiento planctónico del aislado tipo LF89 PS011 de P. salmonis.
Este proyecto demuestra una nueva forma de desarrollar formulaciones naturales con criterio científico y velocidad industrial. Al integrar descubrimiento molecular con microbiología cuantitativa, cada ronda deja de ser una prueba aislada y se convierte en evidencia accionable: datos de inhibición, letalidad y potencia que orientan la siguiente formulación. El resultado es un pipeline más preciso, con menor incertidumbre experimental y mayor capacidad para convertir candidatos naturales en soluciones antimicrobianas reales.
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