Un equipo de Stanford y el Arc Institute logró que modelos de IA diseñaran bacteriófagos funcionales nunca vistos, capaces de atacar bacterias resistentes, aunque el avance también genera alertas sobre posibles usos.
Por primera vez, un sistema de inteligencia artificial generó virus completamente desconocidos hasta ahora, capaces de infectar y destruir ciertos tipos de bacterias. El hallazgo, publicado esta semana en la revista Science, abre una vía prometedora para enfrentar la resistencia a los antibióticos, pero al mismo tiempo enciende alertas sobre el ritmo al que la tecnología avanza por delante de las regulaciones.
Durante años, los investigadores lograron sintetizar virus desde cero. Esos virus se usan para probar antivirales, vacunas y para estudiar el comportamiento de estos microorganismos. Sin embargo, casi siempre se trataba de copias o variantes de patógenos ya conocidos. Ahora, científicos de la Universidad de Stanford y del Arc Institute consiguieron que una IA diseñara virus simples, funcionales y nunca antes vistos a partir de la información genética de millones de organismos presentes en la naturaleza.
El trabajo se centró en los bacteriófagos, virus que infectan únicamente bacterias y que poseen genomas relativamente pequeños, fáciles de sintetizar y manipular en laboratorio. Estos microorganismos se consideran una alternativa interesante a los antibióticos tradicionales, especialmente frente a infecciones resistentes.
Los modelos utilizados fueron Evo 1 y Evo 2, algoritmos fundacionales entrenados con millones de genomas de animales, plantas, microbios, bacterias y virus. El objetivo de ese entrenamiento fue que la inteligencia artificial aprendiera patrones evolutivos complejos: cómo se organizan los genes, qué secuencias se conservan y qué restricciones biológicas permiten que un organismo siga siendo funcional.
Del modelo al laboratorio
Como referencia se eligió el bacteriófago Phi X-174, que infecta a la bacteria Escherichia coli. No se buscó reproducirlo, sino usarlo como guía para que los algoritmos generaran miles de genomas nuevos con una arquitectura compatible con la infección de esa bacteria. Los virus resultantes mantuvieron la organización funcional necesaria para reconocer a la bacteria, insertar su ADN, replicarlo y ensamblar nuevas partículas virales, pero las secuencias concretas diferían bastante de las de los bacteriófagos naturales.
Después se evaluaron los genomas creados por la IA y se seleccionaron los 300 más prometedores según criterios como la organización de genes y la presencia de elementos regulatorios. Esos genomas se sintetizaron molécula por molécula en el laboratorio y se introdujeron en bacterias E. coli para comprobar si daban lugar a virus funcionales.
De los 300, solo 16 produjeron bacteriófagos completamente operativos. Tenían secuencias inéditas, genes distintos, nuevos elementos regulatorios e incluso tamaños de genoma variables. Su comportamiento tampoco fue uniforme: algunos infectaban más rápido y otros mostraban distintas capacidades de replicación.
El equipo también probó si estos virus generados por IA podían superar la resistencia bacteriana. Expusieron cepas de E. coli que ya habían desarrollado resistencia al Phi X-174 a una mezcla de los nuevos bacteriófagos y a otra de fagos naturales similares. Los virus diseñados por inteligencia artificial lograron superar con rapidez esa resistencia y establecer la infección. Según los autores, el resultado muestra “un camino hacia terapias de fagos generadas por inteligencia artificial contra patógenos bacterianos que evolucionan rápidamente”.
Oportunidades y riesgos
Este avance podría facilitar el desarrollo de tratamientos personalizados capaces de adaptarse casi al mismo ritmo que los patógenos. Al mismo tiempo, plantea preocupaciones serias sobre un posible uso malicioso para crear nuevas enfermedades, sustancias tóxicas o patógenos capaces de desencadenar una pandemia.
Moritz Hanke, investigador del Centro de Seguridad Sanitaria de Johns Hopkins, señaló que actualmente no existen salvaguardas efectivas para impedir la creación de un virus letal con ayuda de la inteligencia artificial. En declaraciones a The New York Times advirtió que existe “una enorme desconexión” entre la velocidad a la que avanza la ciencia y el desarrollo de marcos regulatorios eficaces.
