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La inteligencia artificial ya no solo escribe texto o dibuja imágenes. También ha diseñado virus que no existían en la naturaleza y que, al menos en este experimento, solo infectan a la bacteria E. coli.
Detrás del trabajo están científicos del Instituto Arc de Palo Alto y la Universidad de Stanford, que usaron los modelos de lenguaje genómico Evo 1 y Evo 2 para moverse en un terreno que hasta hace poco parecía reservado a la evolución biológica. La idea impresiona menos por un gesto teatral que por su mecánica, porque aquí la máquina no copió un virus conocido, sino que propuso variantes nuevas a partir de patrones aprendidos en secuencias de ADN.
El equipo entrenó a Evo con millones de secuencias de ADN
Brian Hie y sus colegas alimentaron los modelos con secuencias de ADN de millones de organismos, aunque centraron el trabajo en el virus Phi X-174 y en unos 15.000 virus emparentados. Ese recorte no era un detalle técnico cualquiera, porque marcaba el perímetro biológico dentro del que la IA podía imaginar nuevas combinaciones.
Además, el grupo redujo el alcance de los virus para excluir de los datos de entrenamiento cualquier elemento capaz de infectar a humanos, animales, plantas u hongos. Ahí aparece una de las tensiones más llamativas del estudio, ya que el avance consiste en diseñar entidades biológicas nuevas mientras el equipo intenta cerrar al máximo el campo de riesgo.
Hie, autor del estudio, situó esa prudencia en una frase muy directa.
"Solo queríamos ser extremadamente cuidadosos" - Brian Hie, autor del estudio
No es una cautela decorativa. En un momento en que la IA empieza a entrar en laboratorios, como ya ocurrió con vacunas diseñadas con IA, la pregunta no es solo qué puede generar un modelo, sino qué límites le pone quien lo entrena.
De 700.000 variantes solo 16 lograron multiplicarse
Samuel King, autor del estudio, enmarcó el salto experimental sin rodeos.
"Era el siguiente paso obvio" - Samuel King, autor del estudio
El modelo Evo generó cerca de 700.000 versiones potenciales y el equipo seleccionó casi 300 candidatos para probarlos en el laboratorio. Después fabricaron el ADN, lo insertaron en la bacteria y comprobaron cuáles podían comportarse como virus funcionales en lugar de quedarse en una simple secuencia prometedora sobre el papel.
Al final, 16 de los virus creados resultaron capaces de multiplicarse. La cifra parece pequeña frente al alud inicial de propuestas, pero precisamente ahí está la medida real del experimento, porque convierte una producción masiva de hipótesis digitales en un puñado de organismos viables.
Hay algo casi artesanal en ese embudo. La IA propone cientos de miles de posibilidades, los investigadores reducen la lista a unos cientos y la biología acaba dictando sentencia sobre solo 16, una criba que recuerda que el laboratorio sigue teniendo la última palabra frente a cualquier modelo.
La prudencia fue parte del experimento desde el primer filtro
Muy pocas piezas resumen mejor la contradicción de esta investigación que su diseño de seguridad. El estudio explora cómo crear virus inéditos y, al mismo tiempo, excluye desde el entrenamiento cualquier rastro que pudiera acercarlos a humanos, animales, plantas u hongos, una precaución que conecta con debates recientes sobre malware creado con IA, aunque aquí el campo de pruebas fue una sola bacteria.
Solo infectan a E. coli.
Ese dato final encoge el radio de amenaza para las personas, pero no reduce la carga simbólica del logro. Entre casi 700.000 diseños posibles, 16 consiguieron multiplicarse tras pasar por ADN fabricado e inserción bacteriana, y esa cifra basta para mostrar hasta qué punto la biología sintética y los modelos de lenguaje ya han empezado a hablar el mismo idioma.