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Investigadores de la Universidad de Stanford y del Arc Institute utilizaron un modelo de inteligencia artificial para diseñar genomas virales que no coinciden con ningún virus registrado en las bases de datos biológicas. El estudio, publicado en la revista Science, demostró que 16 de las secuencias creadas por el sistema lograron convertirse en bacteriófagos funcionales, es decir, virus capaces de infectar y destruir bacterias.

El modelo utilizado se llama Evo 2 y funciona de manera similar a un sistema de lenguaje generativo, aunque en lugar de analizar palabras trabaja con información genética. La herramienta fue entrenada con millones de secuencias de ADN y, para este experimento, recibió datos de aproximadamente 14.000 genomas virales pertenecientes a la familia Microviridae.

A partir de un fragmento corto del genoma del bacteriófago ΦX174, que infecta a la bacteria E. coli, Evo 2 generó secuencias completas de ADN sin que los investigadores tuvieran que especificar individualmente cada gen o función biológica. El equipo seleccionó cerca de 302 candidatos para sintetizarlos químicamente y probarlos en el laboratorio. De ese grupo, 16 produjeron virus capaces de infectar, replicarse dentro de la bacteria y provocar su destrucción.

El hallazgo podría tener aplicaciones médicas. Los bacteriófagos son considerados una alternativa o complemento frente a las infecciones resistentes a los antibióticos, un problema que dificulta cada vez más el tratamiento de algunas enfermedades. Al generar variantes distintas, la inteligencia artificial podría contribuir al desarrollo de cócteles de fagos destinados a atacar bacterias que ya desarrollaron resistencia frente a tratamientos existentes.

Sin embargo, el estudio también reveló una debilidad en los sistemas actuales de control. Muchas empresas que sintetizan ADN revisan los pedidos comparándolos con bases de datos de patógenos conocidos. El problema es que una secuencia completamente nueva podría no parecerse a ningún organismo peligroso registrado y, por lo tanto, pasar inadvertida. Expertos en bioseguridad advirtieron que la capacidad técnica avanza más rápido que las normas diseñadas para supervisarla.

Los autores subrayan que los virus creados durante el experimento fueron diseñados para atacar bacterias y que el modelo no fue entrenado con información relacionada con patógenos humanos, animales o vegetales. Por esa razón, los resultados no significan que la IA pueda producir de forma sencilla un virus capaz de causar una pandemia.

Aun así, especialistas pidieron nuevas medidas de protección, como controles obligatorios para los pedidos de ADN, verificación de la identidad de los compradores y métodos capaces de evaluar la función de una secuencia, no solo su parecido con amenazas conocidas. El caso demuestra que la inteligencia artificial puede acelerar avances científicos, pero también obliga a actualizar con urgencia los mecanismos de vigilancia biológica.

Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…