- Un equipo de Stanford y Arc Institute ha logrado que una IA genere genomas virales completos y viables por primera vez.
- Los 16 virus creados son bacteriófagos que atacan a la bacteria E. coli y no afectan a los seres humanos.
- El avance abre la puerta a nuevas terapias contra bacterias resistentes a antibióticos, pero plantea riesgos de bioseguridad.
- Expertos españoles piden equilibrar la innovación con una regulación internacional adecuada.
La inteligencia artificial ha dado un paso que hasta hace poco parecía ciencia ficción: un equipo de investigadores ha conseguido que un modelo generativo diseñe genomas virales completos y funcionales. El trabajo, publicado en la revista Science, supone la primera vez que una IA ‘escribe’ el código genético de virus que no existen en la naturaleza y que, además, son capaces de replicarse en el laboratorio. El hito combina el aprendizaje automático con la biología sintética y abre un debate sobre sus aplicaciones y riesgos.
Los virus creados no representan una amenaza directa para las personas, ya que pertenecen a la familia de los bacteriófagos, organismos que infectan exclusivamente bacterias. Aun así, el avance ha encendido las alarmas en el ámbito de la bioseguridad, porque demuestra que la IA puede generar patógenos a medida. La comunidad científica celebra el potencial terapéutico, pero pide cautela ante un escenario en el que la tecnología corre más rápido que la regulación.
Un modelo entrenado con el lenguaje del ADN
El sistema utilizado se llama Evo, un modelo de inteligencia artificial que funciona de forma parecida a ChatGPT, pero en lugar de predecir la siguiente palabra de un texto, predice secuencias de nucleótidos, las letras del ADN. Los investigadores de la Universidad de Stanford y del Arc Institute lo entrenaron con alrededor de nueve billones de nucleótidos procedentes de millones de animales, plantas, microbios y virus. De esa ingente cantidad de datos, Evo aprendió las reglas ocultas de la genética y fue capaz de proponer combinaciones que respetan la lógica biológica, impulsando la expansión de las tecnologías de ADN.
Para limitar el riesgo, el equipo no incluyó en el entrenamiento virus capaces de infectar a seres humanos ni a otros organismos complejos. En su lugar, se centraron en el bacteriófago Phi X-174, un virus conocido desde hace casi un siglo que ataca a la bacteria Escherichia coli. La elección no fue casual: su genoma es relativamente pequeño, con unos 5.400 pares de bases, lo que facilita la síntesis y el análisis en el laboratorio.
Dieciséis virus viables entre miles de diseños
Tras el entrenamiento, Evo generó alrededor de 700.000 posibles genomas virales. Los científicos seleccionaron los 285 o 300 diseños más prometedores y los sintetizaron en el laboratorio, molécula a molécula. Después los introdujeron en bacterias para comprobar si eran capaces de producir virus funcionales. De toda esa criba, solo 16 genomas dieron lugar a virus viables, una tasa de éxito baja pero suficiente para demostrar que la IA puede diseñar biología nueva.
Los virus resultantes eran capaces de infectar y matar bacterias, y algunos mostraban un comportamiento similar al de los fagos naturales. En las placas de Petri, los investigadores observaron zonas transparentes, la señal inequívoca de que los virus se estaban multiplicando. El momento fue recibido con aplausos en el laboratorio, según relataron los propios autores, conscientes de que habían cruzado una frontera científica.
Aplicaciones médicas y la sombra de la bioseguridad
El hallazgo tiene una lectura esperanzadora: los bacteriófagos diseñados por IA podrían convertirse en una alternativa a los antibióticos, especialmente frente a cepas bacterianas resistentes. La resistencia a los antimicrobianos es uno de los mayores problemas de salud pública, y contar con fagos personalizados capaces de atacar bacterias concretas abriría una vía terapéutica muy valiosa. La capacidad de generar cócteles de fagos genéticamente diferentes podría dificultar que las bacterias desarrollen resistencia al tratamiento.
Sin embargo, el mismo avance también ha despertado preocupación. En un comentario publicado junto al estudio, expertos del Centro Johns Hopkins para la Seguridad Sanitaria advirtieron de que la capacidad de crear genomas virales con IA plantea ‘cuestiones urgentes de bioseguridad y bioprotección’. Ya no se trata de si será posible, sino de cómo evitar un uso malintencionado que pueda desembocar en la creación de patógenos peligrosos, similar a los dilemas de la terapia génica experimental.
La visión desde España y Europa
Investigadores españoles han valorado el trabajo como un punto de inflexión. Marc Güell, profesor de biología sintética en la Universidad Pompeu Fabra, señaló que por primera vez se está diseñando biología en un ordenador, lo que abre posibilidades para tratar enfermedades. Jordi García Ojalvo, también de la UPF, calificó el avance de significativo y recordó que el riesgo de bioseguridad es menor que con otras herramientas porque la tasa de éxito es baja y cada genoma debe probarse por separado. Ambos coinciden en que la supervisión debe acompañar al progreso.
En Europa, el debate sobre la regulación de la IA aplicada a la biología está ganando terreno. La normativa comunitaria sobre inteligencia artificial no aborda específicamente la síntesis de genomas, pero los expertos piden que se incluya en futuras revisiones. La comunidad científica reclama un marco internacional que permita investigar sin poner en riesgo la seguridad, algo que todavía no existe.
La balanza entre oportunidad y precaución queda en el aire. Por un lado, la IA ha demostrado que puede acelerar el desarrollo de terapias contra bacterias resistentes y abrir nuevas vías en la medicina personalizada. Por otro, el mismo conocimiento podría utilizarse para diseñar agentes biológicos dañinos. El reto no es frenar la ciencia, sino asegurar que avance con controles adecuados y con una gobernanza global a la altura de lo que está en juego.
