En un avance significativo dentro del campo de la biología sintética y la computación, un grupo de científicos pertenecientes al Instituto Arc de Palo Alto y la Universidad de Stanford ha logrado diseñar virus desde cero utilizando modelos de lenguaje genómico. Este trabajo, cuyos resultados han sido publicados en la prestigiosa revista Science, demuestra que la inteligencia artificial puede ser empleada para crear agentes virales que no existen en la naturaleza y que poseen la capacidad específica de infectar bacterias, sin representar una amenaza para los seres humanos.
Para llevar a cabo este proyecto, los investigadores se apoyaron en dos modelos de lenguaje de genoma denominados Evo 1 y Evo 2. Estas herramientas de inteligencia artificial fueron entrenadas mediante el procesamiento de secuencias de ADN provenientes de millones de organismos diversos. El objetivo central era que el modelo pudiera comprender y generar patrones genéticos funcionales. Una vez establecida esta base de conocimiento, el equipo de investigación centró la capacidad del modelo en un organismo específico: el Phi X-174. Este es un virus de tamaño reducido que se caracteriza por infectar exclusivamente a la bacteria E. coli, siendo completamente inofensivo para las personas. Para refinar el proceso, los científicos integraron en el entrenamiento datos de aproximadamente 15.000 virus emparentados con el Phi X-174.
Uno de los puntos más críticos del estudio fue la implementación de medidas de seguridad estrictas para evitar cualquier riesgo biológico. Los investigadores fueron explícitos al reducir el alcance de los virus que la IA podía diseñar. Para ello, eliminaron deliberadamente de los datos de entrenamiento cualquier secuencia o información que pudiera permitir la creación de virus capaces de infectar a seres humanos, animales, plantas u hongos. Esta decisión fue fundamental para garantizar que el experimento se mantuviera dentro de límites seguros. Brian Hie, uno de los autores del estudio, explicó en declaraciones ofrecidas a The New York Times que el equipo buscaba ser "extremadamente cuidadosos" en el manejo de esta tecnología.
En cuanto a la motivación detrás de este desarrollo, Samuel King, también autor del estudio, señaló en el mismo diario que la decisión de enfocarse en la creación de virus respondió a que este representaba "el siguiente paso obvio" en el camino de la investigación genómica y el uso de modelos de lenguaje aplicados a la biología.
El proceso de creación siguió un embudo de selección riguroso. En primera instancia, el modelo Evo fue capaz de generar cerca de 700.000 versiones potenciales de virus. Ante tal volumen de datos, el equipo de científicos procedió a realizar una selección exhaustiva, reduciendo la lista a casi 300 candidatos seleccionados por sus características potenciales. Posteriormente, los investigadores pasaron a la fase práctica, donde fabricaron el ADN de estos candidatos y lo insertaron en la bacteria E. coli para observar su comportamiento.
Los resultados finales del experimento revelaron que, de los diseños generados por la inteligencia artificial y posteriormente probados en el laboratorio, 16 resultaron ser virus plenamente capaces de multiplicarse. Este resultado valida la capacidad de los modelos Evo 1 y Evo 2 para diseñar estructuras genéticas funcionales que puedan interactuar con organismos biológicos específicos.
En resumen, el estudio publicado en Science pone de relieve cómo la aplicación de modelos de lenguaje genómico, bajo protocolos de seguridad estrictos y con una selección de datos controlada, puede permitir la creación de virus sintéticos especializados. El éxito en la creación de estos 16 virus capaces de infectar la bacteria E. coli demuestra la precisión con la que la IA puede operar sobre el código genético, siempre y cuando se excluyan los datos que podrían comprometer la seguridad de otras especies vivas.
