Investigadores en Estados Unidos han utilizado inteligencia artificial para crear virus, lo que abre vías para nuevos fármacos y alimenta temores de bioseguridad.
Los científicos están utilizando una nueva forma de inteligencia artificial generativa para diseñar virus especializados capaces de localizar y destruir bacterias nocivas. Este avance podría dar lugar a una nueva generación de antibióticos concebidos para derrotar a las "superbacterias" resistentes a los fármacos.
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Con el modelo de IA Evo 2, capaz de generar nuevo ADN, científicos (fuente en inglés) de la Universidad de Stanford crearon una serie de virus conocidos como bacteriófagos, microorganismos capaces de matar bacterias.
En las pruebas de laboratorio, una mezcla de 16 virus "excepcionalmente eficaces" diseñados por Evo 2 logró eliminar con rapidez bacterias de E. coli que ya eran inmunes a los fagos naturales.
E. coli es un grupo de bacterias que puede causar infecciones intestinales y que muestra una resistencia creciente a los antibióticos disponibles.
La resistencia a los antibióticos está aumentando en todo el mundo, impulsada sobre todo por el uso inadecuado y excesivo de estos fármacos, que lleva a las bacterias a desarrollar mecanismos para sobrevivir y deja inservibles muchos tratamientos actuales.
"Si las bacterias desarrollan resistencia a un único fago, el tratamiento deja de servir", explicó Brian Hie, ingeniero químico en Stanford y coautor del estudio.
"Pero si se dispone de varios fagos genéticamente distintos en una misma mezcla, resulta mucho más difícil que las bacterias logren resistir a todo el cóctel".
Los investigadores señalan que en el futuro esta tecnología podría emplearse para atacar otras bacterias dañinas, como las que causan la tuberculosis o ciertas infecciones hospitalarias frecuentes, como el MRSA.
Un modelo disponible para todos
Los investigadores han puesto el modelo de IA Evo 2 a disposición de cualquiera para su descarga y uso de forma abierta y gratuita, algo que ha suscitado preocupación por la seguridad.
Los autores del estudio reconocen que convertir la herramienta en código abierto ha abierto un debate sobre la seguridad y que una de las principales preocupaciones es que "actores malintencionados" puedan usar versiones modificadas para diseñar agentes biológicos peligrosos.
"Como subrayan los autores, esto plantea 'graves problemas normativos y de seguridad, por decirlo suavemente'", afirmó Simon Clarke, profesor titular de microbiología celular en la Universidad de Reading, en el Reino Unido, que no participó en el estudio.
"Aunque este tipo de trabajos suele estar muy regulado, tranquiliza que estos científicos hayan ido más allá y hayan previsto importantes salvaguardas, pero no hay garantías de que todos los demás investigadores que intenten hacer algo parecido vayan a ser tan prudentes", añadió.
A su juicio, los patógenos que se dan de forma natural siguen representando hoy un riesgo mayor que los diseñados con IA, ya que son más fáciles de obtener y producir que crear otros nuevos desde cero.
Según los autores, una de las ventajas de la biología diseñada con IA frente a la evolución natural es la posibilidad de incorporar controles de seguridad directamente en el propio proceso.
El futuro de los modelos de IA para la biología
El modelo Evo 2 se entrenó con millones de genomas naturales de todo el mundo, lo que le permitió aprender la compleja "gramática" y las reglas que hacen funcional una secuencia de ADN.
Como ocurre con otros modelos de IA aplicados a la biología, este conjunto de datos incluye información biológica como secuencias genéticas y características de patógenos.
Actualmente no existe un marco universal que regule estos conjuntos de datos y, aunque algunos desarrolladores excluyen voluntariamente la información de alto riesgo, los investigadores sostienen que deberían aplicarse normas claras y coherentes para todos.
En febrero de 2025, el equipo de Evo 2 anunció que había excluido de sus conjuntos de datos los patógenos que infectan a humanos y otros organismos complejos debido a los riesgos éticos y de seguridad y para "impedir el uso de Evo en el desarrollo de armas biológicas".
A comienzos de este año, más de 100 investigadores de todo el mundo firmaron una carta abierta (fuente en inglés) en la que defendían que, aunque el acceso abierto a los datos científicos ha acelerado los descubrimientos, un pequeño subconjunto de los nuevos datos biológicos plantea riesgos para la bioseguridad si se utilizan de forma indebida.
"Hay mucho en juego en la gobernanza de los datos biológicos, ya que los modelos de IA podrían contribuir a crear amenazas biológicas graves", escribieron los autores.
Los investigadores señalaron que encontrar el equilibrio adecuado entre la apertura y las restricciones de seguridad necesarias para los datos de alto riesgo será esencial a medida que los sistemas de IA se vuelvan más potentes y estén más disponibles.