Un grupo de científicos ha usado inteligencia artificial para diseñar el ADN de pequeños virus llamados bacteriófagos, y después comprobó en laboratorio que algunos de esos diseños eran funcionales. En la práctica, lo que eran letras en una pantalla se convirtió en genomas reales capaces de infectar bacterias. Es el primer caso documentado en el que un modelo generativo de ADN no solo propone secuencias plausibles, sino que da lugar a organismos viables. El hallazgo abre nuevas posibilidades en la biología sintética y en la lucha contra las infecciones resistentes a antibióticos, aunque también despierta dudas sobre la seguridad y el control de este tipo de tecnologías.
Cómo funciona el modelo Evo
Los investigadores entrenaron un modelo de IA, llamado Evo, con millones de ejemplos de secuencias de ADN. Funciona de forma parecida a los sistemas de texto predictivo: predice qué letra de ADN debería venir después. Para probarlo, le dieron fragmentos del genoma de un virus conocido, el bacteriófago ΦX174, y le pidieron que completara las piezas que faltaban hasta generar genomas completos.
El desafío era grande porque en este virus los genes se solapan y existen señales ocultas necesarias para replicarse y empaquetarse. Un error podía inutilizar todo el organismo. Por eso, no bastaba con encadenar letras, el modelo debía construir secuencias que mantuvieran la coherencia de un sistema biológico.
Del ordenador al laboratorio
En total, se generaron 302 genomas artificiales. Los científicos los sintetizaron y los introdujeron en bacterias Escherichia coli, el huésped natural de este tipo de virus. Solo 16 diseños resultaron viables, pero bastaron para probar que la idea funcionaba. Algunos incluso superaron al virus original en capacidad de infección. Uno de ellos, llamado Evo‑Φ36, incorporó una proteína de un virus muy distante en la escala evolutiva y, aun así, consiguió funcionar porque el modelo reajustó otras partes del genoma para que todo encajara.
Qué hace posible el salto
El modelo Evo 2 se entrenó con más de 9 billones de letras de ADN de organismos muy diversos. Esa amplitud permitió que aprendiera patrones generales de la biología y no solo reglas de un virus concreto. Antes de sintetizar nada, los científicos aplicaron filtros de plausibilidad como geNomad para descartar secuencias imposibles. También revisaron el equilibrio químico del ADN, los sesgos en el uso de codones y realizaron simulaciones computacionales para aumentar las probabilidades de éxito.
Aplicaciones y riesgos
El avance muestra un camino hacia el diseño de bacteriófagos personalizados capaces de atacar bacterias resistentes a antibióticos, una de las mayores amenazas médicas actuales. Sin embargo, el mismo método podría usarse para crear virus dañinos, lo que hace urgente debatir sobre regulación, bioseguridad y supervisión internacional.
Además, este logro se ha conseguido con virus pequeños. Escalar la técnica a organismos más grandes, con redes de interacción mucho más complejas, es un reto aún sin resolver. Y aunque un virus diseñado funcione hoy, no hay garantías de que se mantenga estable frente a los cambios naturales de la evolución.
Qué aporta frente a intentos previos
Otros modelos, como megaDNA, ya habían generado secuencias teóricas de bacteriófagos, pero nunca se habían llevado al laboratorio. En este caso, por primera vez, los genomas creados se convirtieron en organismos reales y funcionales. La diferencia es comparable a pasar de un boceto en papel a un edificio terminado y habitable.
Lo que queda abierto
El trabajo con bacteriófagos es solo el principio. Ahora la pregunta es qué hacemos con la capacidad de que una IA escriba vida y hasta dónde debería llegar. ¿Será posible escalar hacia organismos más complejos? ¿Cómo se regula una tecnología que opera en la frontera entre lo digital y lo biológico? Las respuestas aún están en construcción, pero la demostración ya es clara: una máquina puede escribir genomas que funcionan.
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