Un equipo internacional apoyado por Nvidia y Microsoft utilizó inteligencia artificial para analizar más de un millón de especies y diseñar potenciales terapias de edición genética y nuevos fármacos. El proyecto, liderado por Basecamp Research, abre una nueva etapa en la aplicación de la IA a la biología evolutiva y la medicina de precisión.
La inteligencia artificial comienza a mostrar un impacto concreto en uno de los campos más complejos de la medicina moderna: la terapia génica. Un equipo internacional de investigadores, con respaldo tecnológico y financiero de Nvidia y Microsoft, desarrolló modelos de IA capaces de generar potenciales terapias de edición genética y nuevos medicamentos a partir del análisis evolutivo de más de un millón de especies.
El proyecto se apoya en Eden, una familia de modelos de inteligencia artificial entrenados con información biológica recopilada a nivel global por la empresa británica Basecamp Research. La base de datos incluye muestras principalmente de microorganismos que nunca habían sido incorporadas a repositorios públicos, lo que permitió trabajar con un volumen de información sin precedentes.
Según Basecamp, los modelos Eden aprendieron a partir de un conjunto de datos que reúne más de 10.000 millones de genes nuevos provenientes de más de 1,03 millones de especies incorporadas en los últimos años. En este proceso, la compañía colaboró estrechamente con Nvidia, que además es inversor de Basecamp a través de su brazo de capital de riesgo NVentures. Microsoft también participó en el respaldo al desarrollo tecnológico del proyecto.
Aprender de 4.000 millones de años de evolución
El objetivo central de la iniciativa es utilizar la inteligencia artificial para aprender de la evolución biológica y aplicar ese conocimiento al desarrollo de terapias contra enfermedades graves. “Lo que estamos mapeando aquí son organismos de todo el planeta y cómo han evolucionado”, explicó John Finn, director científico de Basecamp Research.
“Donde entran los modelos de aprendizaje automático es en detectar estas relaciones muy, muy ocultas entre todas estas especies diferentes y 4.000 millones de años de evolución”, agregó Finn, quien señaló que este enfoque podría servir para atacar miles de cánceres y enfermedades genéticas que hoy no tienen tratamiento.
Uno de los hitos más relevantes del trabajo fue la primera demostración de enzimas diseñadas por inteligencia artificial capaces de realizar inserciones grandes y precisas de genes en humanos. Según Basecamp, la empresa ya logró realizar inserciones en más de 10.000 ubicaciones del genoma humano vinculadas a enfermedades, lo que resultó en una “fuerte eliminación de células cancerosas” en pruebas de laboratorio.
La inserción genética consiste en colocar secuencias terapéuticas de ADN de gran tamaño en puntos específicos del genoma humano. Las técnicas actuales solo permiten realizar ediciones pequeñas y requieren dañar el ADN, lo que limita su alcance y seguridad.
Potencial médico y cautela científica
Para Dame Kay Davies, profesora emérita de anatomía en la Universidad de Oxford, el avance podría ser significativo desde el punto de vista clínico. “Si pueden usar IA para explorar bases de datos y aumentar la especificidad, y por lo tanto reducir los efectos fuera de objetivo, entonces llevarán esto a otro nivel en la escala de seguridad”, afirmó.
Además de las terapias génicas, Eden generó una biblioteca de péptidos —los componentes básicos de las proteínas— con potencial para eliminar bacterias resistentes a los antibióticos existentes. Los mejores péptidos mostraron “alta potencia contra patógenos multirresistentes de prioridad crítica”, de acuerdo con la empresa.
Omar Abudayyeh, experto en edición genética de la Facultad de Medicina de Harvard, destacó que el “avance principal” de Eden es el uso de un único modelo para “generar componentes biológicos funcionales en distintas áreas terapéuticas”. Sin embargo, advirtió que todavía será necesario demostrar que los péptidos antimicrobianos son seguros y que los métodos de inserción genética son “eficientes y específicos” en células humanas.
En la misma línea, Fyodor Urnov, científico en edición genética de la Universidad de California en Berkeley, sostuvo que el trabajo liderado por Basecamp desarrolló un “conjunto de herramientas asombroso”, aunque su impacto clínico dependerá de factores como la regulación, la manufactura y los sistemas de seguros de salud.
Urnov recordó que actualmente las terapias génicas se concentran en apenas unas 20 de las 5.000 enfermedades genéticas conocidas. “El objetivo debería ser llegar a un mundo donde sea mucho más rápido y barato desarrollar medicamentos genéticos para enfermedades raras de lo que es hoy”, afirmó.
En ese contexto, el avance respaldado por Nvidia y Microsoft marca un punto de inflexión: la inteligencia artificial comienza a transformar décadas de datos biológicos en herramientas concretas para la medicina del futuro.