Una inteligencia artificial capaz de interpretar el ADN como si fuera un lenguaje ha dado un paso que hasta ahora pertenecía al terreno de la especulación. Un estudio publicado en Science, desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford y el Arc Institute, ha utilizado Evo, un modelo de IA similar conceptualmente a ChatGPT, para diseñar genomas completos que terminaron dando lugar a 16 virus funcionales nunca observados anteriormente en la naturaleza. No se trata de patógenos humanos: todos están relacionados con Phi X-174, un virus especializado en infectar bacterias. El punto de partida fue una idea aparentemente sencilla: si modelos como ChatGPT aprenden las reglas del lenguaje analizando enormes cantidades de texto, una inteligencia artificial quizá podría descubrir también la particular "gramática" del ADN. Los genes están formados por largas secuencias construidas con cuatro nucleótidos (A, C, G y T) cuya combinación determina las instrucciones biológicas. Evo fue entrenado inicialmente con aproximadamente nueve billones de nucleótidos procedentes de millones de animales, plantas, microorganismos y virus para identificar patrones que los investigadores no habían programado explícitamente. Después de comprobar que el sistema era capaz de generar genes con funciones concretas, el equipo planteó una cuestión mucho más ambiciosa: averiguar si la IA podía escribir un genoma completo capaz de funcionar realmente. Los científicos centraron el experimento en Phi X-174, un bacteriófago conocido desde hace casi un siglo y formado por solo 11 genes. Además, entrenaron nuevamente el modelo utilizando alrededor de 15.000 virus emparentados, una elección deliberada para trabajar con organismos que únicamente infectan bacterias como Escherichia coli. De 700.000 diseños a 16 virus funcionales Evo produjo cerca de 700.000 posibles genomas virales, aunque los investigadores seleccionaron únicamente aquellos que parecían tener mayores probabilidades de funcionar. Finalmente sintetizaron moléculas de ADN correspondientes a 285 propuestas y las introdujeron en bacterias cultivadas en placas. La mayoría no produjo ningún resultado, pero algunas muestras comenzaron a mostrar zonas transparentes entre las colonias bacterianas: era la señal de que nuevos virus estaban multiplicándose, rompiendo las células infectadas y extendiéndose por el cultivo. Las pruebas permitieron identificar 16 secuencias diseñadas por la inteligencia artificial que generaban virus viables. Algunos incluso consiguieron reproducirse con mayor rapidez que Phi X-174. Oliver Crook, químico de proteínas de la Universidad de Oxford que no participó en el trabajo, señaló a The New York Times: "No son simplemente versiones enfermizas de cosas que ya existen". No obstante, también advirtió de que estos organismos no representan una ruptura absoluta con la naturaleza, porque mantienen una gran similitud con especies conocidas y utilizan los mismos principios biológicos básicos. Una tecnología con potencial médico y riesgos La capacidad para diseñar virus mediante inteligencia artificial generativa aplicada al ADN podría tener aplicaciones relevantes en medicina y biotecnología. Los virus ya se emplean como herramientas para transportar material genético hasta determinadas células, una estrategia utilizada en tratamientos dirigidos a enfermedades genéticas. Patrick Cai, biólogo sintético de la Universidad de Manchester ajeno al estudio, calificó el resultado como "un hito importante". Sin embargo, todavía será necesario comprobar si Evo obtiene resultados similares cuando trabaja con otras familias virales. Reconstrucción atómica de uno de los virus generados por un modelo de IA llamado Evo (Samuel H. King et al./Science 2026) El avance también ha reabierto el debate sobre los riesgos de combinar inteligencia artificial y biología sintética. Los autores excluyeron deliberadamente del entrenamiento los virus que infectan seres humanos y también organismos relacionados capaces de afectar a animales, plantas y hongos. Brian Hie, biólogo computacional de Stanford y autor del estudio, explicó: "Solo queríamos ser extremadamente cuidadosos". Moritz Hanke, investigador del Johns Hopkins Center for Health Security, considera que las medidas actuales avanzan más lentamente que la tecnología y plantea una cuestión que resume el nuevo desafío: "¿Cuál es el riesgo de algo que nunca he visto antes?". Una inteligencia artificial capaz de interpretar el ADN como si fuera un lenguaje ha dado un paso que hasta ahora pertenecía al terreno de la especulación. Un estudio publicado en Science, desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford y el Arc Institute, ha utilizado Evo, un modelo de IA similar conceptualmente a ChatGPT, para diseñar genomas completos que terminaron dando lugar a 16 virus funcionales nunca observados anteriormente en la naturaleza. No se trata de patógenos humanos: todos están relacionados con Phi X-174, un virus especializado en infectar bacterias.