Inteligencia Artificial diseña virus para combatir bacterias

Inteligencia Artificial permitió a investigadores de Estados Unidos diseñar por primera vez genomas completos de virus funcionales mediante modelos generativos.

El trabajo produjo 16 nuevos bacteriófagos capaces de actuar contra bacterias en condiciones de laboratorio. Los investigadores señalaron que estos virus no representan una amenaza para las personas, debido a que fueron diseñados para infectar especies bacterianas específicas.

El desarrollo abre una nueva posibilidad para la investigación médica, especialmente ante el aumento de infecciones que presentan resistencia a los antibióticos. Al mismo tiempo, especialistas consideran necesario reforzar las medidas de seguridad ante las capacidades que ofrece esta tecnología.

Inteligencia Artificial comienza a diseñar biología

El procedimiento se basó en dos modelos de IA conocidos como Evo1 y Evo2.

Estos sistemas fueron entrenados utilizando secuencias genéticas de diferentes organismos. Su funcionamiento tiene similitudes con los modelos de lenguaje, aunque en lugar de predecir palabras trabajan con el código genético de los seres vivos.

Una vez entrenados, los modelos fueron utilizados para generar diseños de bacteriófagos.

El equipo científico seleccionó 302 de las propuestas consideradas más prometedoras. Después, esas secuencias fueron sintetizadas para comprobar si podían funcionar.

Los experimentos permitieron identificar 16 virus capaces de eliminar E. coli.

La actividad de los nuevos fagos fue observada mediante cultivos bacterianos en placas de Petri. Las zonas donde desaparecieron las bacterias permitieron confirmar que los virus estaban cumpliendo su función.

Virus diseñados podrían apoyar terapias

Uno de los principales intereses científicos está relacionado con las infecciones resistentes a los antibióticos.

Los bacteriófagos pueden atacar determinadas bacterias y, por ello, son estudiados como una posible herramienta terapéutica.

El desarrollo de nuevos fagos mediante Inteligencia Artificial podría facilitar la búsqueda de alternativas para infecciones que ya no responden a los tratamientos convencionales.

Los investigadores consideran que la capacidad de diseñar nueva biología también puede tener otras aplicaciones.

Entre las posibilidades mencionadas están nuevos medicamentos y terapias, enzimas para tratar determinados trastornos genéticos y anticuerpos destinados a la inmunoterapia.

El avance genera preocupaciones de bioseguridad

La misma capacidad que permite desarrollar aplicaciones médicas también genera interrogantes sobre posibles usos indebidos.

Expertos del Centro para la Seguridad Sanitaria de la Universidad Johns Hopkins advirtieron que los resultados plantean cuestiones urgentes de bioseguridad y bioprotección.

Los especialistas señalaron que el desafío ya no consiste únicamente en determinar cuándo será posible diseñar genomas virales mediante IA, sino en garantizar que esa capacidad no provoque daños graves.

Para reducir los riesgos, el equipo de Stanford evitó utilizar en su entrenamiento virus capaces de infectar organismos complejos.

Además, los experimentos se realizaron con bacteriófagos y dentro de un laboratorio con medidas de seguridad.

Un avance todavía limitado a virus simples

Aunque el desarrollo representa un cambio importante en la biología sintética, los investigadores reconocen que todavía existen grandes diferencias entre diseñar un virus y crear un organismo vivo.

El genoma de los fagos utilizados tiene aproximadamente 5 mil 400 pares de bases. En contraste, el genoma más pequeño de una célula viva alcanza alrededor de 500 mil pares de bases.

El genoma humano, por su parte, contiene aproximadamente 3 mil millones de pares de bases.

Por ello, los científicos consideran que la creación de organismos vivos mediante IA requeriría un salto tecnológico considerable.

El estudio, sin embargo, marca un avance en la capacidad de utilizar computadoras para diseñar elementos biológicos y plantea nuevas posibilidades para la medicina y la investigación científica.

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