Investigadores de Stanford y otras instituciones han demostrado que modelos de inteligencia artificial pueden utilizarse para diseñar secuencias genéticas de virus completos que posteriormente pueden funcionar en el laboratorio. El avance representa un nuevo paso en la aplicación de IA a la biología sintética y abre posibilidades para desarrollar herramientas contra bacterias resistentes a los antibióticos.
El trabajo se realizó con bacteriófagos, virus especializados en infectar bacterias, y no con virus capaces de provocar enfermedades en seres humanos. Los investigadores utilizaron modelos de la familia Evo, desarrollados para analizar y generar código genético a partir de patrones aprendidos de grandes cantidades de secuencias biológicas.
El concepto es similar al funcionamiento de un modelo de lenguaje, aunque aplicado al ADN: en lugar de aprender la relación entre palabras y frases, el sistema identifica patrones presentes en secuencias genéticas y puede proponer nuevas combinaciones.
De acuerdo con Stanford, las herramientas Evo fueron entrenadas con grandes colecciones de genomas microbianos y de bacteriófagos. Como medida de seguridad, los investigadores excluyeron del entrenamiento genomas de virus conocidos por infectar a seres humanos y otros organismos.
El resultado más relevante es que algunas de las secuencias diseñadas por la IA pudieron convertirse en bacteriófagos funcionales y utilizarse para atacar bacterias. Stanford ha señalado que se obtuvieron 16 nuevos bacteriófagos viables, lo que demuestra que estos modelos pueden pasar de la generación de secuencias digitales a diseños biológicos que funcionan experimentalmente.
Este avance podría tener aplicaciones médicas. Los bacteriófagos son estudiados como una alternativa o complemento a los antibióticos, especialmente frente a bacterias que han desarrollado resistencia a los medicamentos disponibles. La IA podría facilitar la búsqueda de nuevos fagos con características específicas para atacar determinadas bacterias.
La investigación también plantea un desafío de bioseguridad. La misma capacidad que permite diseñar organismos con posibles aplicaciones terapéuticas podría, en otros contextos, generar preocupaciones sobre el uso indebido de herramientas de inteligencia artificial para ingeniería biológica.
Por ello, los investigadores han incorporado restricciones en sus modelos y han evitado trabajar con virus que puedan infectar a seres humanos. Stanford señala que Evo fue desarrollado precisamente considerando los riesgos asociados con el uso de IA para ingeniería genética.
El avance marca una transición importante: la inteligencia artificial ya no se limita a analizar información biológica existente, sino que comienza a utilizarse para proponer nuevas secuencias genéticas que pueden ser evaluadas posteriormente en sistemas biológicos. Esto coloca a la IA y la biología sintética en una etapa de desarrollo con importantes oportunidades para la medicina, pero también con nuevos retos regulatorios y de seguridad.
