Una IA diseñó virus nuevos que vencen la resistencia a antibióticos

Un equipo de investigadores de Stanford University y el Arc Institute utilizó una herramienta de inteligencia artificial llamada Evo para diseñar genomas virales completamente nuevos, distintos de cualquier virus conocido. El trabajo fue publicado el jueves en la revista Science.

Cómo se hizo

Evo fue entrenada con secuencias genéticas de millones de organismos "de todos los dominios de la vida", de manera similar a como se entrena a un modelo de lenguaje como ChatGPT con grandes volúmenes de texto. Con ese aprendizaje, la IA generó miles de combinaciones genómicas diseñadas para ser compatibles con la bacteria E. coli.

De ese total, los científicos sintetizaron y probaron en laboratorio unos 300 genomas. Solo 16 resultaron ser virus viables, todos ellos bacteriófagos: virus que infectan bacterias, pero no a los seres humanos.

Según la investigación, uno de los virus generados contenía un elemento genético "evolutivamente distante", lo que sugiere que la IA produjo variantes que la evolución natural podría haber tardado millones de años en producir.

El hallazgo sobre la resistencia a antibióticos

Las pruebas de laboratorio mostraron que una combinación de estos nuevos virus logró vencer la resistencia a los antibióticos en algunas cepas de E. coli, algo que no consiguió una combinación equivalente de fagos naturales usados como control.

Los autores del estudio plantearon que este resultado "abre una vía para generar terapias adaptables y robustas con fagos contra patógenos que evolucionan rápidamente", en un contexto de creciente preocupación por la resistencia bacteriana a los medicamentos.

Jordi García Ojalvo, profesor de biología de sistemas de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, calificó el avance como "significativo" en declaraciones al Science Media Centre.

Las advertencias sobre bioseguridad

Un artículo complementario publicado también en Science, firmado por especialistas del Johns Hopkins Center for Health Security, señaló que el desarrollo "plantea interrogantes urgentes sobre seguridad y protección biológicas".

Según esos investigadores, "ya existe la capacidad de crear genomas virales mediante IA generativa; lo que no existe es la gobernanza necesaria para utilizarla de manera segura".

El mismo artículo advirtió sobre un límite que, a su criterio, no debería cruzarse: el diseño de patógenos capaces de infectar células u organismos eucariotas, que pueden causar enfermedades en humanos como la malaria o ciertas infecciones por levaduras. En sus palabras, "esos genomas podrían codificar nuevos patógenos capaces de infectar a seres humanos, animales o plantas de formas que las medidas existentes quizá no puedan contener".

Los especialistas de Johns Hopkins reconocieron, de todos modos, que los autores del estudio original abordaron las consideraciones de seguridad "de manera más deliberada que la mayoría de los desarrolladores de potentes modelos biológicos de IA".

García Ojalvo consideró que el riesgo de bioseguridad de este trabajo puntual es menor al de otras herramientas de IA, debido a que cada genoma generado debe probarse individualmente y a que la tasa de éxito fue baja: apenas 16 virus viables sobre cientos de miles de combinaciones generadas. "Es difícil imaginar que estos modelos generen automáticamente genomas viables de manera inmediata", afirmó.

El estudio se limitó a la bacteria E. coli y a virus que no pueden infectar humanos. Los propios investigadores señalaron que no está claro hasta qué punto este método podría aplicarse a otros tipos de virus.