Una inteligencia artificial entrenada para leer ADN acaba de demostrar que puede hacer algo que hasta hace poco parecía reservado a los laboratorios más especializados. Investigadores de Stanford usaron los modelos Evo 1 y Evo 2 para generar genomas de virus capaces de infectar bacterias.
El experimento se centró en ΦX174, un virus que ataca a E. coli y cuyo genoma tiene unos 5.400 componentes. Los científicos entrenaron los modelos con millones de bases de ADN de bacteriófagos, virus que infectan bacterias, y después les pidieron generar versiones del virus.
El resultado fue una colección de 302 secuencias potenciales. Los investigadores lograron sintetizar 285 y probarlas en bacterias. La mayoría no funcionó, pero 16 consiguieron frenar el crecimiento de E. coli, una señal de que habían producido virus funcionales.
Utilidad
Lo más llamativo apareció al comparar esos virus con el original. Los modelos podían introducir cambios que resultarían extremadamente improbables mediante mutaciones al azar y, aun así, conservar la capacidad de infectar bacterias. Algunos virus perdieron proteínas, otros incorporaron genes nuevos y uno incluso sustituyó un gen por otro procedente de un virus muy distante.
El hallazgo también apunta a una posible aplicación médica. Los bacteriófagos llevan años estudiándose como alternativa para combatir bacterias resistentes a los antibióticos. Los investigadores mezclaron los 16 virus generados por IA y los enfrentaron a bacterias que ya resistían un cóctel de bacteriófagos naturales. El grupo diseñado por la IA consiguió adaptarse rápidamente y volver a infectarlas.
Seguridad
Pero el mismo resultado plantea un problema serio. Los investigadores evitaron incluir en el entrenamiento virus capaces de infectar células de vertebrados, precisamente para reducir riesgos. Sin embargo, alguien con suficiente capacidad informática podría repetir el procedimiento utilizando esos virus.
Ahí está la parte incómoda. Estos modelos no necesitan entender de biología como lo haría un científico. Aprenden patrones presentes en enormes cantidades de secuencias genéticas y pueden producir combinaciones que funcionan, incluso cuando los investigadores no saben explicar por completo por qué.
El estudio, publicado en Science, plantea que la biología sintética tendrá que avanzar junto con nuevas medidas de seguridad. Los autores también señalan la necesidad de vigilar mejor la fabricación y comercialización de ADN personalizado.
La tecnología todavía está lejos de permitir que cualquiera diseñe un virus peligroso desde una computadora. Pero el experimento muestra que esa frontera ya empezó a moverse. Y la regulación, como suele ocurrir con la inteligencia artificial, tendrá que decidir cómo seguirle el paso.