Investigadores de la Universidad de Stanford han demostrado que una inteligencia artificial diseñada para interpretar ADN puede generar genomas virales inéditos. Empleando los modelos Evo 1 y Evo 2, el equipo sintetizó secuencias capaces de infectar bacterias. El foco del estudio fue ΦX174, un virus que ataca a E. coli y posee un genoma de unos 5.400 componentes. Para entrenar a las máquinas, los científicos utilizaron millones de bases de ADN pertenecientes a bacteriófagos.
A partir de este entrenamiento, el sistema propuso una colección de 302 secuencias potenciales. De estas, lograron sintetizar y probar 285 en laboratorios. Aunque la mayoría falló, 16 consiguieron frenar el crecimiento de E. coli, confirmando su funcionalidad biológica. Lo más impactante es que los modelos introdujeron cambios extremadamente improbables mediante mutaciones naturales; sin embargo, mantuvieron su capacidad infecciosa.
Algunos de estos virus nuevos perdieron proteínas esenciales, otros incorporaron genes totalmente nuevos y uno incluso sustituyó un gen por otro proveniente de un virus muy distante. Este hallazgo tiene implicaciones médicas directas. Los bacteriófagos se estudian desde hace años como alternativa para combatir bacterias resistentes a los antibióticos.
En una prueba decisiva, el grupo mezcló los 16 virus generados por IA y los enfrentó contra cepas bacterianas que ya resistían un cóctel de bacteriófagos naturales. El resultado fue contundente: el grupo diseñado artificialmente se adaptó rápidamente y logró volver a infectarlas con éxito. Esto valida la capacidad de la IA para evolucionar terapias donde las mutaciones aleatorias serían insuficientes.
Seguridad
Pero el mismo resultado plantea un problema serio. Los investigadores evitaron incluir en el entrenamiento virus capaces de infectar células de vertebrados, precisamente para reducir riesgos. Sin embargo, alguien con suficiente capacidad informática podría repetir el procedimiento utilizando esos virus.
Ahí está la parte incómoda. Estos modelos no necesitan entender de biología como lo haría un científico. Aprenden patrones presentes en enormes cantidades de secuencias genéticas y pueden producir combinaciones que funcionan, incluso cuando los investigadores no saben explicar por completo por qué.
La tecnología todavía está lejos de permitir que cualquiera diseñe un virus peligroso desde una computadora. El estudio, publicado en Science, muestra que esa frontera ya empezó a moverse. Los autores también señalan la necesidad de vigilar mejor la fabricación y comercialización de ADN personalizado.
Pero el experimento demuestra que la biología sintética tendrá que avanzar junto con nuevas medidas de seguridad. Y la regulación, como suele ocurrir con la inteligencia artificial, tendrá que decidir cómo seguirle el paso.
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