Investigadores de la Universidad de Pensilvania han introducido una innovación significativa en la optimización de funciones de caja negra multiobjetivo con el desarrollo del algoritmo Multi-Objective Coverage Bayesian Optimization, o MOCOBO para abreviar. Este algoritmo busca optimizar conjuntamente múltiples objetivos proporcionando una cobertura efectiva, y ha encontrado una aplicación prometedora en el diseño de antibióticos, entre otros campos.

El algoritmo MOCOBO fue diseñado para superar las limitaciones de las técnicas tradicionales de optimización multiobjetivo que tienden a enfocarse en soluciones Pareto-óptimas. MOCOBO propone una nueva forma de abordar estos problemas al centrarse en encontrar un conjunto eficiente de soluciones que ofrezca cobertura total por cada objetivo, en lugar de intentar equilibrar los compromisos entre ellos. Esto es particularmente útil en contextos donde los objetivos pueden ser extremadamente conflictivos.

El trabajo de validación realizado con MOCOBO ha demostrado su capacidad para abordar tareas de diseño de moléculas y péptidos de manera eficaz. En experimentos in vitro, los péptidos generados usando MOCOBO mostraron una alta potencia contra patógenos resistentes a medicamentos, demostrando su potencial para el descubrimiento de nuevos antibióticos. Esta validación empírica resalta a MOCOBO como una herramienta potencialmente revolucionaria para superar la resistencia antibacteriana, cubriendo la necesidad urgente de nuevos tratamientos.

La metodología empleada por MOCOBO combina un modelo sustituto probabilístico basado en procesos Gaussianos y un enfoque de balance entre exploración y explotación para identificar soluciones de alto rendimiento con un número limitado de evaluaciones de la función. Cada iteración mejora el conjunto de soluciones utilizando una función de adquisición que maximiza la mejora esperada de la cobertura, permitiendo un enfoque eficiente para el desafío del diseño de fármacos.

MOCOBO ha sido comparado con métodos de optimización multiobjetivo establecidos, como CluSO y TuRBO, mostrando un desempeño superior en la identificación de conjuntos de soluciones que cubran eficazmente múltiples objetivos. Esta superioridad sugiere que MOCOBO no solo iguala sino que también puede superar el rendimiento de otros métodos cuando se enfrenta a tareas de optimización de alta dimensión y múltiples objetivos.

En conclusión, MOCOBO representa un avance importante en la optimización multiobjetivo, brindando una metodología más focalizada y eficiente para superar los desafíos de rendimiento extremo y cobertura necesarias en áreas críticas como el diseño de fármacos. La flexibilidad y potencia demostrada por MOCOBO indican su potencial para transformar el campo del descubrimiento de medicamentos, permitiendo enfoques más específicos y efectivos frente a la resistencia antimicrobiana.