Un equipo de Stanford y Arc Institute entrenó a la IA Evo con 9 billones de nucleótidos y consiguió 16 virus viables entre 285 genomas sintetizados. El avance promete acelerar la medicina, pero también reaviva el debate sobre los riesgos de crear nuevos patógenos con inteligencia artificial.
Por primera vez, científicos utilizaron inteligencia artificial para diseñar nuevos tipos de virus a partir de secuencias de ADN. El experimento, realizado por investigadores de Stanford University y Arc Institute, permitió generar virus que no habían sido observados en la naturaleza y que demostraron ser capaces de infectar bacterias.
El avance, publicado en la revista Science, representa un nuevo salto en la utilización de modelos de inteligencia artificial para investigación biológica. También abre una discusión sobre los límites de una tecnología que podría contribuir tanto al desarrollo de tratamientos médicos como, potencialmente, a la creación de agentes biológicos peligrosos.
El protagonista tecnológico del experimento fue Evo, un modelo de IA diseñado para comprender las reglas que gobiernan las secuencias genéticas. A diferencia de sistemas como ChatGPT, que fueron entrenados principalmente con grandes volúmenes de texto, Evo fue entrenado con secuencias genéticas provenientes de millones de animales, plantas, microorganismos y virus.
En total, el modelo analizó aproximadamente 9 billones de nucleótidos, las unidades que componen el ADN.
Los investigadores querían determinar si Evo podía hacer algo más que identificar patrones en genes individuales: buscaban saber si podía utilizar ese conocimiento para diseñar un genoma viral completo.
Para reducir los riesgos, eligieron trabajar con Phi X-174, un bacteriófago que infecta únicamente bacterias E. coli. Los científicos conocen este virus desde hace casi un siglo y utilizaron sus 11 genes y aproximadamente 15.000 de sus parientes más cercanos para entrenar nuevamente al modelo.
A partir de ese entrenamiento, Evo generó 700.000 versiones potenciales de genomas virales. Los investigadores seleccionaron las secuencias que consideraron con mayores probabilidades de funcionar y sintetizaron ADN correspondiente a 285 de ellas.
El resultado fue especialmente significativo: 16 genomas generados por Evo produjeron virus viables.
Los nuevos virus demostraron ser capaces de multiplicarse e infectar bacterias. Algunos incluso se reprodujeron más rápidamente que Phi X-174, el virus natural utilizado como referencia.
“Este es un hito importante”, afirmó Patrick Cai, biólogo sintético de la University of Oxford, quien no participó del estudio.
Oliver Crook, químico de proteínas de la University of Oxford, destacó que los virus creados por la IA no eran simplemente versiones debilitadas de organismos existentes. “No son simplemente versiones enfermizas de cosas que ya existen”, sostuvo.
Sin embargo, Crook también advirtió que los resultados no representan la creación de virus completamente diferentes desde cero. Los organismos generados por Evo son similares a especies naturales y utilizan mecanismos biológicos conocidos.
El potencial para la medicina
La capacidad de la IA para diseñar virus podría tener aplicaciones en investigación, medicina y biotecnología. Los virus ya son utilizados como herramientas para transportar genes hacia las células de pacientes con determinadas enfermedades genéticas.
“Gran parte de nuestra ciencia se basa en los virus como tecnología”, explicó Crook.
Si modelos como Evo consiguieran desarrollar de manera consistente nuevos virus con determinadas características, podrían convertirse en herramientas para diseñar vectores utilizados en terapias genéticas y otras aplicaciones biomédicas.
Pero el mismo mecanismo que puede acelerar la investigación también genera preocupación por sus posibles usos maliciosos.
El riesgo de los patógenos diseñados por IA
El estudio llega en un momento en que científicos y gobiernos discuten cómo establecer controles sobre sistemas de inteligencia artificial capaces de intervenir en investigaciones biológicas.
Moritz Hanke, investigador del Johns Hopkins Center for Health Security, sostuvo que existe una importante brecha entre la velocidad del avance científico y la creación de mecanismos de seguridad.
“Hay una enorme desconexión”, afirmó.
Los investigadores de Stanford y Arc Institute tomaron medidas específicas para reducir ese riesgo. Durante el entrenamiento de Evo no incorporaron información sobre virus capaces de infectar seres humanos y también excluyeron virus similares que afectan a animales, plantas y hongos.
“Simplemente queríamos ser extremadamente cuidadosos”, explicó Brian Hie, biólogo computacional de Stanford y uno de los autores del estudio.
Hanke valoró especialmente esa decisión: “Creo que eso es bastante encomiable, porque no reciben ninguna orientación de ninguna parte sobre lo que deberían estar haciendo”.
Aun así, el problema regulatorio permanece. La cuestión es cómo evaluar el riesgo de un virus que no existe previamente y que es diseñado por un sistema de IA.
Una nueva pregunta para la regulación
La preocupación no se limita a la capacidad actual de Evo. El interrogante es qué ocurrirá cuando modelos de este tipo puedan trabajar con familias virales más diversas o generar organismos mucho más alejados de los existentes en la naturaleza.
La semana anterior al estudio, los National Institutes of Health (NIH) habían presentado una nueva política destinada a detener investigaciones biológicas de alto riesgo. Esa política impediría determinados experimentos destinados a hacer más peligrosos a ciertos agentes biológicos.
Sin embargo, según la propia agencia, la investigación realizada exclusivamente mediante computadoras —como la generación de ADN viral mediante IA— no queda prohibida por esa política salvo que involucre una entidad considerada de preocupación.
Ahí aparece una de las dificultades centrales: resulta relativamente sencillo identificar el peligro de un virus conocido, como la viruela. Mucho más complejo es determinar qué nivel de riesgo representa un organismo que nunca existió y que fue diseñado por una inteligencia artificial.
“¿Cuál es el riesgo de algo que nunca antes había visto?”, planteó Hanke.
El experimento con Evo no creó virus capaces de amenazar a los seres humanos. Pero demostró algo que hasta ahora pertenecía principalmente al terreno de la posibilidad: una IA puede aprender las reglas de la biología a partir de enormes cantidades de información genética y utilizarlas para diseñar genomas funcionales.
La frontera que se abre es, por lo tanto, mucho más amplia que la creación de 16 nuevos virus. La verdadera cuestión es hasta dónde podrán llegar estos modelos y si los mecanismos de seguridad, regulación y supervisión serán capaces de avanzar al mismo ritmo.
