Stanford crea los primeros virus sintéticos viables diseñados con IA generativa

Investigadores de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, anunciaron este jueves un hito científico: por primera vez en la historia, lograron diseñar y producir genomas completos de virus artificiales viables y funcionales partiendo desde cero, utilizando inteligencia artificial generativa. El avance, publicado en la revista *Science*, consistió en la creación de 16 virus sintéticos, denominados bacteriófagos, capaces de replicarse e infectar bacterias específicas con éxito en un laboratorio seguro. El método abre la puerta a terapias avanzadas y personalizadas contra infecciones causadas por superbacterias que ya han desarrollado resistencia a los antibióticos convencionales. Hasta ahora, los científicos solo habían conseguido diseñar componentes individuales como genes o proteínas específicas, pero la creación de un genoma completo y autónomo permanecía inaccesible. Para alcanzar este logro, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial llamados Evo 1 y Evo 2 con la información genética de millones de genomas naturales provenientes de virus, bacterias, plantas y personas. El funcionamiento de esta tecnología es similar al de los modelos de lenguaje de texto como ChatGPT, pero en lugar de predecir secuencias de palabras para escribir un párrafo, estos algoritmos aprenden a predecir y combinar las complejas secuencias químicas de ADN que conforman las instrucciones básicas de la vida. "Esta es la primera vez que se utiliza la IA generativa para diseñar un genoma completo, es algo que puede replicarse y tener otras funciones dentro de las células... esto era territorio nuevo para nosotros", señaló Brian Hie, profesor asistente de la Universidad de Stanford y líder del proyecto, en una entrevista concedida a la cadena británica *BBC*. El avance representa una transición tecnológica sin precedentes en el diseño biológico, lo que podría abrir una nueva era para la medicina, pero también genera preocupación en materia de bioseguridad global.

El estudiante de doctorado de Stanford, Samuel King, relató a la BBC que el equipo observó los resultados durante la madrugada, esperando ver señales claras de que los virus atacaban a las bacterias cultivadas en placas de Petri, lo que desató aplausos espontáneos en el laboratorio al confirmarse el éxito de 16 variantes funcionales que erradicaron las bacterias. Los investigadores utilizaron como plantilla inicial de trabajo al bacteriófago natural ΦX174, un virus pequeño y ampliamente estudiado que infecta de forma natural a la bacteria Escherichia coli, para que la inteligencia artificial elaborara miles de nuevos diseños basados en ella. De todos los diseños generados por computadora, el equipo seleccionó posteriormente los 302 más prometedores y los sintetizó químicamente en el laboratorio; de estos, quedaron 16.

En las pruebas de laboratorio, estos virus demostraron ser sumamente específicos con sus objetivos, exhibiendo mutaciones completamente nuevas y longitudes de genoma variables que los diferencian de cualquier organismo natural conocido. Además, al ser probados en conjunto, estos virus artificiales lograron superar con rapidez la resistencia que las bacterias de E. coli habían desarrollado frente a los virus naturales.

Ante esta realidad, los expertos advierten que las regulaciones actuales en materia de salud no están preparadas para supervisar el desarrollo vertiginoso de la genómica generativa. A pesar de los extraordinarios beneficios médicos que promete esta tecnología en el desarrollo de terapias adaptativas contra patógenos en rápida evolución, la capacidad de programar genomas completos desde una computadora también despierta preocupación sobre el riesgo de que actores maliciosos intenten crear enfermedades artificiales.

En un artículo de análisis complementario publicado en Science, los investigadores del Centro para la Seguridad de la Salud de la Universidad Johns Hopkins, Thomas Inglesby y Moritz Hanke, lanzaron una advertencia contundente: "La pregunta ya no es si existirá el diseño generativo de genomas virales. Es si la sociedad puede construir una supervisión que permita que se desarrollen sus beneficios al tiempo que evita que cause daños graves".

El algoritmo empleado, Evo 2, es de código abierto y puede descargarse de forma gratuita, lo que permite que cualquier persona diseñe nuevos genomas. Frente a ello, los especialistas sostienen que las regulaciones sanitarias vigentes no están preparadas para supervisar el desarrollo vertiginoso de la genómica generativa.

Para anticiparse a estos riesgos, los investigadores de Stanford implementaron medidas rigurosas durante el proyecto: limitaron el entrenamiento de la inteligencia artificial para que no incluyera secuencias de virus que infectan a plantas o animales complejos, trabajaron únicamente con virus inofensivos para los humanos y realizaron todos los experimentos en un laboratorio de alta seguridad.

De acuerdo con reportes de medios como Financial Times y la BBC, la comunidad científica insiste en que las futuras investigaciones de genomas completos deberán integrar asesores de seguridad biológica desde el primer momento, una medida que consideran indispensable para evitar daños graves.

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