La inteligencia artificial acaba de cruzar una frontera que hasta hace poco parecía propia de la ciencia ficción: ha sido capaz de diseñar genomas completos de virus que no existen en la naturaleza y que después han demostrado ser funcionales en el laboratorio. El logro procede de investigadores de Stanford University y del Arc Institute, y acaba de publicarse en Science.
Conviene, sin embargo, precisar qué significa exactamente «crear un virus con IA». La inteligencia artificial no construyó físicamente los virus. Los modelos informáticos, denominados Evo 1 y Evo 2, aprendieron patrones presentes en grandes colecciones de secuencias de ADN y generaron diseños de genomas completos. Los científicos seleccionaron después algunos de esos diseños, sintetizaron químicamente el ADN y comprobaron en el laboratorio si era capaz de producir virus funcionales. De miles de diseños candidatos, unos 300 fueron seleccionados para las pruebas y 16 dieron lugar a bacteriófagos capaces de infectar y destruir Escherichia coli.
Los protagonistas son bacteriófagos, virus que infectan bacterias, no células humanas. El punto de partida fue ΦX174, un pequeño bacteriófago que infecta a E. coli y cuyo genoma está extraordinariamente bien estudiado. Los modelos aprendieron las «reglas» que relacionan las secuencias genéticas con una arquitectura viral viable y produjeron variantes que incorporaban combinaciones de cambios que no se encuentran en los virus naturales. Algunos mostraron incluso mayor capacidad para destruir bacterias que el virus de referencia.
Una posible nueva arma contra las superbacterias
La utilidad médica resulta especialmente interesante ante el problema de la resistencia a los antibióticos. Los bacteriófagos pueden actuar como auténticos depredadores de bacterias y, a diferencia de los antibióticos, presentan una enorme especificidad: un determinado fago puede atacar una bacteria concreta sin afectar a otras.
El inconveniente es que encontrar en la naturaleza el fago adecuado para cada bacteria resistente puede resultar difícil. La IA ofrece una alternativa radicalmente distinta: en lugar de limitarse a buscar en la naturaleza, podría diseñar directamente candidatos con las propiedades deseadas. En el experimento, una combinación de los nuevos fagos consiguió superar la resistencia de varias cepas de E. coli que resistían al fago natural de referencia.
A largo plazo, esta estrategia podría contribuir a desarrollar terapias de fagos personalizadas contra infecciones bacterianas resistentes a múltiples antibióticos. Pero todavía estamos lejos de una aplicación clínica: los experimentos se realizaron en condiciones de laboratorio y con un bacteriófago muy pequeño y sencillo. Los propios investigadores subrayan que diseñar genomas mucho mayores y más complejos constituye un desafío completamente distinto.
Así pues, la medicina puede beneficiarse enormemente de esta capacidad; pero precisamente por ello será necesario que la regulación, la vigilancia de la síntesis de ADN y la bioseguridad avancen al mismo ritmo que la capacidad de diseñar vida.
La otra cara: una tecnología de doble uso
Aquí aparece la parte inquietante. La misma capacidad que permite diseñar un virus beneficioso puede, en principio, utilizarse para diseñar otros virus con fines perjudiciales. Hoy no existe evidencia de que Evo pueda diseñar un virus capaz de infectar y propagarse entre seres humanos. De hecho, los investigadores adoptaron precauciones importantes y excluyeron de los datos de entrenamiento las secuencias de virus capaces de infectar a humanos, animales y plantas.
Pero el experimento demuestra algo que antes no estaba demostrado: una IA generativa puede escribir un genoma viral completo que funciona cuando se convierte en ADN y se introduce en un sistema biológico. Eso abre una cuestión de bioseguridad que va más allá de este experimento concreto.
El riesgo futuro sería que técnicas semejantes pudieran aplicarse a organismos patógenos, generando variantes con propiedades nuevas o difíciles de prever. Existe además un problema particular: un virus diseñado por IA podría ser suficientemente diferente de los conocidos como para escapar a algunos sistemas convencionales de detección. Los expertos han advertido de que la capacidad tecnológica está avanzando más deprisa que los mecanismos de gobernanza destinados a controlarla.
No obstante, ahora mismo sería exagerado concluir que estamos ante una amenaza inmediata de pandemia. Diseñar un pequeño bacteriófago experimental no equivale a diseñar un virus humano peligroso. Los virus que infectan a seres humanos son mucho más complejos y existen numerosos obstáculos biológicos entre una secuencia generada por ordenador y un patógeno capaz de propagarse eficazmente en una población. De hecho, algunos expertos señalan que, por ahora, sería mucho más sencillo modificar o utilizar patógenos ya existentes que inventar uno nuevo mediante IA.
Referencia
Samuel H. King, Claudia L. Driscoll, David B. Li, Daniel Guo, Aditi T. Merchant, Garyk Brixi, Max E. Wilkinson y Brian L. Hie, “Generative design of novel bacteriophages with genome language models”, Science, 2026. El trabajo había aparecido inicialmente como prepublicación en bioRxiv.
