Un equipo de investigadores de Stanford y el Arc Institute ha logrado un hito en la biología computacional al utilizar los modelos genómicos Evo 1 y Evo 2 para diseñar genomas completos de bacteriófagos, virus que infectan exclusivamente a bacterias. Los científicos sintetizaron 285 de estos diseños, de los cuales 16 funcionaron con éxito. Estos virus demostraron capacidad de propagación, ataque a cepas específicas de E. coli y destrucción de las mismas, sin representar riesgo para humanos, animales o plantas. La novedad radica en que estos modelos generaron genomas funcionales que, según el registro científico actual, no existían previamente en la naturaleza.
¿Cómo logra la IA escribir código genético?
La arquitectura de Evo opera bajo principios similares a los grandes modelos de lenguaje (LLM), pero en lugar de procesar texto o imágenes, interpreta nucleótidos. Al ser entrenado con vastas colecciones de secuencias genéticas, el modelo aprende patrones estructurales y genera nuevas combinaciones biológicas que teóricamente pueden sintetizarse químicamente e introducirse en una célula para verificar su viabilidad biológica.
¿Qué significa que solo 16 de 285 diseños fueran viables?
Aunque 269 genomas no fueron viables, la tasa de éxito del 5,6% es significativa. Esto demuestra que la IA ha comprendido restricciones biológicas complejas, permitiendo producir candidatos que sobreviven fuera de la simulación en el computador. Los investigadores observaron que algunos de estos virus superaron en eficacia a los naturales y, al combinarlos, lograron vulnerar la resistencia adquirida por varias cepas de E. coli.
¿Son estos virus realmente nuevos o mutaciones conocidas?
Cada uno de los 16 virus funcionales presentó entre 67 y 392 mutaciones respecto a su pariente natural más cercano. Trece de ellos incluyeron mutaciones inéditas en secuencias conocidas. Un caso destacado, el Evo-Φ2147, se alejó tanto de su ancestro que bajo criterios taxonómicos podría considerarse una especie nueva. Si bien no se puede descartar una existencia previa en la Tierra, no hay registros en ninguna base de datos genómica conocida.
La evolución sigue imponiendo límites. El análisis filogenético reveló que estos virus generados por IA permanecen cerca de regiones del espacio genético conocidas, lo que sugiere que Evo funciona más como un optimizador evolutivo que como un creador de vida desde cero, reduciendo los riesgos de seguridad.
¿Cuál es la aplicación real en la medicina?
Los bacteriófagos son estudiados como alternativa a los antibióticos, especialmente ante el aumento de bacterias multirresistentes. La promesa es diseñar virus a medida para atacar patógenos específicos, evitando la búsqueda laboriosa de agentes naturales. No obstante, un análisis de bioseguridad clasifica las capacidades actuales de Evo 2 con un nivel de preocupación bajo o moderado, dado que los diseños actuales están limitados a genomas simples de 11 genes.
Vía Xataka.
