Los científicos han utilizado un programa de inteligencia artificial llamado Evo para diseñar nuevos genomas virales que son diferentes de cualquier virus natural conocido, y 16 de ellos resultaron ser virus vivos y viables cuando se construyeron y probaron en el laboratorio.
El estudio, publicado el jueves en la revista Science y detallado en el informe de CNN, está siendo aclamado como un hito para la biología generativa. Pero también está generando advertencias urgentes sobre la bioseguridad, porque demuestra que las mismas técnicas que impulsan los chatbots ahora pueden componer patógenos novedosos y funcionales. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra actualidad de inteligencia artificial.
Cómo se entrenó a Evo
Según CNN, secuencias genéticas extraídas de millones de fuentes - "de todos los dominios de la vida" - sirvieron como biblioteca de lenguaje para Evo, de manera muy similar a la forma en que ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje se entrenan en enormes colecciones de texto. Al estudiar esa biblioteca, el modelo pudo "aprender las limitaciones evolutivas" que gobiernan los genomas naturales: las reglas no escritas sobre qué arreglos genéticos realmente funcionan en los seres vivos.
Luego, los científicos de la Universidad de Stanford y el Instituto Arc ordenaron a Evo que generara miles de combinaciones de genomas dentro de un marco específico; en este caso, genomas que podrían albergarse en un E. coli célula bacteriana. De los miles de diseños que produjo el modelo, el equipo construyó y probó aproximadamente 300 en el laboratorio. Dieciséis de ellos eran virus viables.
Bacteriófagos, no patógenos humanos
Una advertencia importante atenúa la alarma: los nuevos virus son bacteriófagos, que infectan bacterias pero no pueden infectar a los humanos. Por tanto, el trabajo se sitúa en el lado esperanzador del potencial de la tecnología. Los investigadores informaron que uno de los nuevos virus tenía un aspecto que era "evolutivamente distante", sugiriendo que Evo había provocado cambios genéticos que podrían haber requerido millones de años de evolución natural para emerger, comprimiendo el tiempo evolutivo profundo en un solo paso generativo.
El resultado práctico más sorprendente provino de mezclar los fagos diseñados por IA. Las pruebas mostraron que la mezcla podría superar la resistencia antibacteriana en algunos E. coli, algo que una "mezcla comparable de fagos de origen natural" no podría hacer. Ésta no es una afirmación menor. La resistencia a los antibióticos es una de las amenazas más graves para la salud mundial, y la terapia con fagos (utilizar virus para matar bacterias dañinas) se ha buscado durante mucho tiempo como una posible respuesta a los medicamentos que ya no funcionan.
Los autores escribieron que el enfoque "traza un camino para generar terapias con fagos adaptables y resistentes contra patógenos que evolucionan rápidamente", enmarcando a Evo como un motor de diseño para medicamentos que podrían seguir el ritmo de las bacterias que deben derrotar.
Preguntas "urgentes" sobre bioseguridad
La promesa viene acompañada de una preocupación que los propios investigadores reconocen. En un artículo correspondiente también publicado en Science, los médicos del Centro Johns Hopkins para la Seguridad de la Salud adoptaron un tono de advertencia. "Aunque esto es prometedor para aplicaciones de ciencias biológicas, también plantea cuestiones urgentes de bioseguridad", escribieron. "La capacidad de componer genomas virales utilizando IA generativa ahora existe; la gobernanza para dirigirla de manera segura, no".
Advirtieron que tales genomas "podrían codificar nuevos patógenos que pueden infectar a humanos, animales o plantas de maneras que no pueden ser contenidas por las contramedidas existentes", un recordatorio de que el mismo método generativo que produjo bacteriófagos inofensivos dirigidos a E. coli podría, en principio, apuntar a otros objetivos.
No todos los expertos consideran extremo el riesgo inmediato. Jordi García Ojalvo, catedrático de biología de sistemas de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, afirmó al Science Media Center que "el avance conseguido es significativo". CNN destacó su evaluación de que el riesgo de bioseguridad que plantea esta investigación en particular es menor que el de otras herramientas de inteligencia artificial, en gran parte porque los genomas aún tienen que construirse y probarse individualmente en un laboratorio después de que Evo los diseñe, un cuello de botella físico que no existe para texto o imágenes.
Por qué es importante más allá de la biología
El resultado de Evo es la demostración más clara hasta ahora de que la IA generativa ha pasado del lenguaje y las imágenes al diseño de entidades biológicas funcionales. Se hace eco de la tensión que ahora define gran parte del campo de la IA: las mismas capacidades que prometen nuevos medicamentos y terapias resilientes también reducen el esfuerzo requerido para diseñar organismos potencialmente dañinos.
Los comentaristas de Johns Hopkins argumentaron que la comunidad de investigación necesita "comprometerse con las cuestiones de bioseguridad y bioprotección de manera más deliberada de lo que lo han hecho hasta ahora la mayoría de los desarrolladores de potentes modelos biológicos de IA". Ese argumento se aplica mucho más allá de Evo: es una advertencia sobre toda una categoría emergente de sistemas biológicos de IA cuyos resultados pueden, a diferencia de un párrafo o una imagen, instanciarse físicamente en el mundo.
¿Qué viene después?
El equipo del Stanford and Arc Institute ha enmarcado el trabajo como base para terapias basadas en fagos contra bacterias resistentes a los medicamentos. El desafío más difícil y aún no resuelto es la gobernanza: cómo lanzar y supervisar herramientas biológicas de IA cuyos diseños puedan sintetizarse en organismos vivos. Como dejan claro los artículos gemelos de Science, ahora se trata de una cuestión viva y no hipotética, y la brecha entre capacidad y supervisión es exactamente lo que las voces más cautelosas del campo se apresuran a cerrar.
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