Un equipo dirigido por la Universidad de Stanford y el Arc Institute demostró que la inteligencia artificial generativa puede diseñar genomas virales completos y funcionales, según una investigación publicada en Science el 6 de agosto. Las pruebas de laboratorio produjeron 16 bacteriófagos viables capaces de infectar y matar cepas de la bacteria E. coli, un avance importante para la ingeniería biológica asistida por IA. Estos fagos atacan bacterias y no infectan a las personas.
Los investigadores utilizaron los modelos de lenguaje genómico Evo 1 y Evo 2, sistemas que aprenden patrones del ADN de manera comparable a cómo los modelos de texto aprenden relaciones entre palabras. Generaron candidatos de genoma completo usando como plantilla el pequeño fago lítico PhiX174 y después seleccionaron y sintetizaron químicamente un grupo limitado para probarlo. Dieciséis diseños formaron virus funcionales que se replicaron dentro de células bacterianas.
El artículo de Science informa de una considerable novedad evolutiva entre los fagos exitosos. La microscopía crioelectrónica mostró que un diseño empleaba en su cubierta una proteína de empaquetamiento del ADN lejanamente emparentada. Varios fagos generados superaron además a la plantilla natural en competencias de crecimiento o en la velocidad con la que rompían células bacterianas. Los resultados indican que los modelos hicieron más que copiar genomas conocidos.
Una mezcla de los fagos generados también superó la resistencia de tres cepas de E. coli que resistían a PhiX174, según los autores. El hallazgo podría contribuir en el futuro a terapias con fagos contra infecciones bacterianas resistentes a medicamentos. Sin embargo, el experimento se realizó en cultivos de laboratorio y no demuestra seguridad ni eficacia en pacientes. Cualquier desarrollo clínico necesitaría muchas más pruebas y revisión regulatoria.
La capacidad plantea asimismo preocupaciones de doble uso porque las herramientas que generan secuencias biológicas útiles podrían utilizarse indebidamente. El equipo excluyó del material pertinente de entrenamiento secuencias de virus que infectan a humanos, animales y plantas, y limitó el experimento a virus bacterianos. Los especialistas en bioseguridad Thomas Inglesby y Moritz Hanke afirmaron en un comentario complementario de Science que la gobernanza actual no basta para la genómica generativa.
El trabajo apareció primero como prepublicación en septiembre de 2025, pero su publicación revisada por pares esta semana le aporta nuevo peso científico y político. Los siguientes pasos incluyen mejorar el control del huésped objetivo y evaluar candidatos terapéuticos. Laboratorios, compañías de síntesis de ADN y gobiernos deberán desarrollar sistemas de detección y supervisión que permitan avanzar la investigación médica y, al mismo tiempo, limiten el uso indebido.
Comentarios