Un equipo de la Universidad de Stanford y el Arc Institute, en California, ha logrado que un sistema de inteligencia artificial diseñe partiendo de cero genomas completos y funcionales de bacteriófagos, los virus que infectan bacterias. Es la primera vez que un modelo genera genomas virales enteros y activos, y no solo fragmentos de ADN o proteínas aisladas. El trabajo, liderado por Brian Hie y Samuel King, se difundió en el repositorio bioRxiv y está pendiente de revisión por pares.
Los investigadores emplearon los modelos Evo 1 y Evo 2, entrenados con cerca de dos millones de genomas de bacteriófagos y especializados en secuencias de ADN, ARN y proteínas. Como plantilla tomaron el virus ΦX174, de genoma sencillo, con unos 5.400 pares de bases y once genes, que infecta a la bacteria Escherichia coli. A partir de esa referencia, la IA generó miles de genomas nuevos. El equipo sintetizó químicamente unos 300 y comprobó que 16 eran viables: se replicaban y destruían la bacteria.
Los fagos obtenidos resultaron distintos de cualquier virus natural conocido, con mutaciones, genes y elementos reguladores divergentes. Algunas de esas variantes lograron superar la resistencia en dos cepas de E. coli inmunes a fagos similares, lo que perfila una vía hacia terapias diseñadas por IA contra patógenos bacterianos que evolucionan con rapidez. En cultivos donde se mezclaron con virus naturales, los sintéticos llegaron incluso a superarlos en velocidad de replicación.
El potencial médico es notable en un momento de creciente resistencia a los antibióticos, uno de los grandes problemas de salud pública. Pero el hallazgo reabre el debate sobre el doble uso: la misma técnica que sirve para combatir infecciones podría, en teoría, emplearse para diseñar patógenos peligrosos. Los propios autores reconocen ese riesgo y recomiendan que cualquier proyecto de diseño de genomas completos cuente con especialistas en seguridad y bioseguridad durante todo el proceso.
El experimento se realizó con cautela deliberada. Los modelos se entrenaron solo con bacteriófagos, excluyendo cualquier virus capaz de infectar a humanos u otras células con núcleo, y las pruebas se hicieron bajo protocolos estrictos de contención y con cepas no patógenas. Los investigadores proponen medidas adicionales, como dejar fuera de los datos de entrenamiento las secuencias virales más sensibles. Voces del sector, como el genetista Craig Venter, han pedido máxima precaución con cualquier investigación orientada a potenciar virus, mientras otros expertos recuerdan que el dilema del doble uso no es exclusivo de la inteligencia artificial, sino común a toda la biología avanzada.
