Primer Virus Diseñado por IA Reaviva el Temor a que la Biología Artificial Vaya Demasiado Lejos

Stanford firma un hito que cambia el mapa de la biotecnología: científicos de la Universidad de Stanford han conseguido diseñar los primeros genomas virales completos con inteligencia artificial. ¿Por qué importa? Porque apunta a nuevas herramientas contra bacterias que ya no responden a los antibióticos.

El equipo trabajó con Phi-X174, un fago sencillo que infecta bacterias, cuyo genoma recoge más de 5.380 nucleótidos repartidos en 11 genes. Con esa base, entrenaron los modelos Evo 1 y Evo 2, capaces de leer y escribir secuencias de ADN, ARN y proteínas. La idea no era copiar, sino crear variantes nuevas capaces de detectar y eliminar cepas concretas de Escherichia coli, incluidas las más problemáticas en hospitales.

Hasta ahora, los sistemas de IA habían generado fragmentos de ADN, alguna proteína y complejos moleculares. Es la primera vez que se diseña un genoma completo con IA. Como explicó el biólogo computacional Brian Hie, coautor del estudio, “es la primera vez que la IA redacta secuencias coherentes a escala genómica”. Quedaba demostrar si ese diseño funcionaba de verdad contra bacterias reales.

Para llegar ahí, Evo 1 y Evo 2 se ajustaron con aprendizaje supervisado usando más de dos millones de secuencias de bacteriófagos. Los modelos generaron miles de candidatos y, tras filtros bioinformáticos y de seguridad, el equipo se quedó con 302 genomas “viables”. La mayoría compartía más del 40% de identidad con Phi-X174, pero varios mostraban codificaciones inéditas, algo que sugiere que la IA no solo varía, sino que también imagina soluciones genómicas nuevas.

Cómo un genoma viral diseñado con IA logra atacar cepas de E. coli resistentes

El siguiente paso fue material. El ADN de esos genomas se sintetizó y se insertó en bacterias para producir los nuevos fagos. En el laboratorio, los investigadores pusieron a prueba su capacidad para infectar y eliminar E. coli. De los 302 fagos generados, 16 lograron hospedarse, infectar y eliminar tres cepas distintas de E. coli que el Phi-X174 original no conseguía eliminar.

Este resultado da un argumento práctico a favor del genoma viral diseñado con IA: vas a poder imaginar terapias que apunten a patógenos concretos y que se adapten más rápido que la resistencia bacteriana. En una crisis en la que los antibióticos pierden fuerza año tras año, sumar fagos personalizados añade una capa terapéutica que complementa, y no reemplaza, los tratamientos actuales.

Los autores subrayan que los modelos no crean virus de forma completamente autónoma. La guía humana fue esencial para orientar objetivos, descartar diseños riesgosos y validar cada paso en el laboratorio.

El contexto de fondo es una carrera contra el reloj. La resistencia a antibióticos ya eleva estancias hospitalarias y costes, y complica infecciones comunes. Aquí encaja la fagoterapia, que lleva décadas usándose en ciertos países, pero que necesita mayor precisión y adaptabilidad.

Diseñar genomas virales con IA puede servir como motor de esa precisión: más velocidad para iterar y mayor control sobre qué genes incluir y por qué.

En cualquier caso, el estudio deja una promesa y una cautela. La promesa es evidente: un genoma viral diseñado con IA permite atacar E. coli resistente y podría escalar a otras bacterias de interés mundial. La cautela recuerda los límites actuales: no hay autonomía total y la revisión por pares sigue pendiente. Si el calendario acompaña, veremos nuevas validaciones y, con suerte, protocolos compartidos que acerquen estos diseños a terapias reales.