El Ocaso de los Antibióticos: publicamos un modelo que estima cuánto tiempo les queda

Una amenaza que no crece: se acelera

Es habitual pensar los problemas en línea recta. La resistencia a los antimicrobianos no se comporta así. El dato más inquietante no es cuánto crece, sino cómo: no aumenta a ritmo constante, aumenta la velocidad a la que aumenta.

Ese matiz lo cambia todo. Un fenómeno que solo es exponencial ya resulta preocupante. Uno en el que la propia tasa se acelera, lo que se denomina crecimiento super-exponencial, alcanza antes el punto en que los antibióticos de primera línea se vuelven ineficaces. Sobre esa observación se construyó el estudio El Ocaso de los Antibióticos.

La dimensión del problema

Los números disponibles ya son severos, y probablemente conservadores:

• La resistencia antimicrobiana causaba cerca de 1,27 millones de muertes atribuibles en 2019 (Murray et al., The Lancet).
• En muchos países en desarrollo esas muertes no se registran o se clasifican de otra manera, de modo que la cifra real está subestimada.
• No es un problema exclusivo de los países con alto consumo de antibióticos: es global. Desde Mycobacterium tuberculosis hasta Neisseria gonorrhoeae, prácticamente todo microbio sometido a presión selectiva evoluciona.
• Las proyecciones publicadas llegan a unos 1,91 millones de muertes anuales hacia 2040 (Tai et al., 2025) y a decenas de millones hacia 2050 (O'Neill Review).
• Mientras tanto, el descubrimiento de clases realmente nuevas de antibióticos se estancó: no aparece una desde 1987.

Lo que está en juego

Perder eficacia antibiótica no significa solo complicar el tratamiento de una neumonía o una infección urinaria. Significa poner en riesgo toda práctica médica que depende de controlar infecciones oportunistas.

La oncología y la transplantología trabajan con pacientes inmunosuprimidos, muchas veces por los propios fármacos mielotóxicos del tratamiento. La cirugía mayor, los cuidados intensivos y la odontología dependen igualmente de poder prevenir y tratar infecciones. Sin antibióticos que funcionen, buena parte de la medicina moderna retrocede. El estudio plantea el riesgo de una transición epidemiológica reversa: un regreso parcial a condiciones previas a la era antibiótica.

Los protagonistas: los patógenos ESKAPEE

Buena parte de la amenaza se concentra en un grupo de patógenos especialmente hábiles para desarrollar resistencia, conocido por el acrónimo ESKAPEE: Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, Enterobacter y Escherichia coli.

Varios de sus fenotipos resistentes ya son cotidianos en los hospitales: el SARM (S. aureus resistente a meticilina), el ERV (enterococo resistente a vancomicina), la K. pneumoniae extensamente resistente y la P. aeruginosa resistente a carbapenémicos. La resistencia a carbapenémicos y a cefalosporinas de tercera generación se documenta de forma generalizada desde 2020, y se acelera por la transferencia horizontal de genes a través de plásmidos (KPC, NDM, OXA-48), que traslada la resistencia de una bacteria a otra sin necesidad de que cada una la desarrolle por su cuenta.

Cómo se construyó el modelo

El corazón del estudio es un modelo matemático de forma cerrada. En términos simples, es una curva logística generalizada a la que se agrega un término cuadrático en el exponente. Ese término es la manera más sencilla de expresar que la tasa de aumento no es fija, sino que crece de forma sostenida con el tiempo.

Vale la pena el contraste. La resistencia suele modelarse como un crecimiento geométrico discreto o como un exponencial continuo, ambos con una tasa constante. Este modelo parte de una premisa distinta: esa tasa está creciendo en sí misma. Cuando se le da más peso a esa aceleración, el plazo hasta la ineficacia crítica se acorta. Para permitir la comparación, la plataforma grafica también una curva logística de tasa constante como referencia.

Rigor y reproducibilidad

Un pronóstico de esta magnitud solo sirve si se puede auditar. Por eso el modelo se construyó con tres decisiones deliberadas:

• Determinista y sin azar. Sin ajuste de parámetros y sin muestreo aleatorio. La salida es idéntica en cualquier computadora, y cada figura se reproduce de forma exacta.
• Anclado a la evidencia. Los coeficientes se calibran a hitos publicados, con más de diez fuentes revisadas por pares (Lancet/GBD, O'Neill, GRAM, Tai 2025, Magiorakos 2012, WHO GLASS).
• Contrastado. El modelo se retro-validó: se calibró con datos hasta 2015 y se comparó su predicción, a ciegas, contra las observaciones de 2019 a 2025. Para el corto plazo incorpora además un análisis de series temporales (SARIMA) con sus diagnósticos.

Ese compromiso con la verificación se extiende al software: es abierto, con licencia MIT y depositado en Zenodo con su propio identificador citable, siguiendo los principios FAIR para software de investigación y las pautas de citación de Force11.

Qué proyecta el modelo

El índice de presión de resistencia, una métrica compuesta de 0 a 100 que sintetiza distintas señales de resistencia en una sola trayectoria, sigue un recorrido claro: parte de alrededor de 70 en 2025, se acentúa hacia 90 en torno a 2040 y se aproxima a valores de 95 a 98 entre 2040 y 2047. Ese rango es el que el estudio interpreta como umbral de ineficacia crítica frente a infecciones nosocomiales por gramnegativos.

Dicho de otro modo, el modelo sitúa la llegada al punto crítico hacia 2040, es decir, unos catorce años, más o menos tres. Entre 2045 y 2060 la curva se aproxima lentamente a la ineficacia casi total de todas las clases. Y no es un pronóstico abstracto: en paralelo, la mortalidad por patógenos resistentes a carbapenémicos, agrupando Enterobacterales, A. baumannii y P. aeruginosa, escala de forma sostenida hasta 2035.

Una posible vía de escape: la hipótesis metabólica

Frente a ese escenario, el estudio no se queda en el diagnóstico. Describe una posible vía metabólica de escape, la línea de investigación de Ernesto Prieto Gratacós.

La lógica es un cambio de terreno. En lugar de atacar el mismo blanco molecular que las bacterias aprenden a esquivar una y otra vez, la propuesta es interferir el metabolismo del que dependen para crecer. Muchos patógenos del grupo ESKAPE se comportan como anaerobios facultativos, con una marcada dependencia de vías glucolíticas (transportadores tipo GLUT, hexoquinasa-2, lactato deshidrogenasa A). Esa dependencia los vuelve vulnerables a la inhibición enzimática por análogos estructurales de la glucosa, un enfoque viable por la marcada asimetría funcional entre las células eucariotas normales y las bacterias, y que reutiliza inhibidores ya caracterizados en oncología.

Entre los candidatos que discute el artículo están la 2-desoxi-D-glucosa, un pseudoazúcar no degradable con efecto antiproliferativo, y el ascorbato de sodio, análogo de la glucosa en sus carbonilos, cuyo efecto antimicrobiano y antineoplásico por vía intravenosa está ampliamente reconocido. El efecto puede potenciarse con inhibidores de la autofagia como la hidroxicloroquina. El razonamiento de fondo es que estas intervenciones antimetabólicas han conservado su eficacia a lo largo de las décadas: al restringir el sustrato energético y biosintético, las bacterias de crecimiento rápido no toleran la inanición prolongada, a diferencia de la presión antibiótica, que selecciona resistencia.

Conviene subrayarlo una vez más: se trata de una dirección de investigación, presentada como tal en el artículo, no de un tratamiento disponible ni de un consejo médico.

La plataforma es abierta y se puede auditar

Nada de esto pide un acto de fe. Todo el trabajo vive en una plataforma interactiva y abierta, resistome.imhoit.com, organizada en varias secciones que reflejan la estructura del artículo:

• Una vista general con la curva super-exponencial, su referencia de tasa constante y la ventana crítica 2040-2047.
• Un mapa de patógenos ESKAPEE por clase de antibiótico, con las prioridades de la Organización Mundial de la Salud y las categorías de multirresistencia.
• Una sección de series temporales con los pronósticos SARIMA y sus diagnósticos.
• Un apartado sobre la industria y la bibliometría: el crecimiento de las publicaciones sobre resistencia y la divergencia entre la conciencia del problema y la efectividad disponible.
• Una sección dedicada a la línea metabólica, presentada como hipótesis de trabajo.

Cualquier persona puede mover los supuestos, exportar las figuras en calidad de publicación y auditar cada dato.

Limitaciones y honestidad científica

El estudio es explícito sobre sus límites. El índice de presión es un compuesto conceptual, no una magnitud medida única, de modo que no puede validarse contra un solo observable. La agregación global enmascara una gran heterogeneidad regional: un índice de 90 en un continente puede convivir con un 40 en otro. Y la vía metabólica, por prometedora que resulte su base bioquímica, es una línea que amerita ensayos controlados prospectivos que consoliden la evidencia.

Publicación y presentación

El artículo fue publicado en el British Journal of Medical and Health Research (2026, volumen 13, número 8, páginas 43 a 56) y será presentado en el II Congreso Internacional de Medicina Biológica, Funcional y Regenerativa, y Odontología Biológica (BIOMINDS 2026), en Buenos Aires.

Palabras de los autores

No escribimos esto para asustar, sino para poner una fecha sobre la mesa. Si el pronóstico es correcto, la ventana para cambiar de estrategia es más corta de lo que solemos suponer.

Ernesto Prieto Gratacós

Quisimos que nadie tuviera que creernos. El modelo es determinista y abierto: cualquiera puede correrlo y llegar exactamente al mismo resultado.

Julio Botto, IMHOIT

Preguntas frecuentes

¿Esto es alarmismo?

No. Es la tendencia que muestran los datos publicados, modelada de forma reproducible. Se publica precisamente para actuar a tiempo.

¿La vía metabólica ya es un tratamiento que se pueda solicitar?

No. Es una línea de investigación descrita en el artículo, una dirección a explorar. No es un tratamiento disponible ni un consejo médico.

¿Los datos son inventados o simulados?

No. Los valores de mortalidad y vigilancia provienen de fuentes citadas, y el modelo es determinista: cada figura se reproduce desde el código abierto.

¿Por qué «super-exponencial» y no simplemente «exponencial»?

Porque no solo aumenta la resistencia, aumenta la velocidad a la que aumenta. Ese detalle adelanta el punto crítico.

¿Qué margen de incertidumbre tiene el pronóstico?

El modelo asume una incertidumbre de más o menos tres años y se contrastó contra las observaciones de 2019 a 2025.

Cómo explorarlo y citarlo

• Plataforma interactiva: resistome.imhoit.com
• Artículo (acceso abierto): 10.5281/zenodo.21898960
• Software (código y datos): 10.5281/zenodo.22117640

Cita sugerida, en formato Vancouver:

Prieto Gratacós E, Botto J. The Twilight of Antibiotics: a predictive mathematical model of declining antimicrobial effectiveness, and a possible metabolic escape route. Br J Med Health Res. 2026;13(8):43-56. doi:10.5281/zenodo.21898960

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