Por primera vez, un sistema de inteligencia artificial fue capaz de concebir desde cero genomas virales funcionales que no habían sido identificados en la naturaleza. La investigación fue desarrollada por científicos de la Universidad de Stanford y el Arc Institute, y derivó en la creación de 16 virus capaces de infectar bacterias.
El estudio, publicado en Science, se apoyó en un modelo denominado Evo, entrenado con secuencias genéticas de millones de animales, plantas, microorganismos y virus. En total, el sistema procesó unos nueve billones de nucleótidos para detectar patrones comparables a una especie de gramática del ADN.
Tras ese entrenamiento general, los investigadores enfocaron el modelo en Phi X-174, un bacteriófago conocido desde hace casi un siglo que infecta a la bacteria Escherichia coli. Para ello incorporaron datos sobre sus 11 genes y sobre unas 15.000 secuencias de virus estrechamente relacionados. Según explicó Samuel King, estudiante de posgrado de Stanford y coautor del trabajo, "Parecía simplemente el siguiente paso obvio".
Una vez finalizada esa etapa, Evo generó unas 700.000 secuencias candidatas. De ese universo, los científicos seleccionaron las que consideraron más prometedoras y sintetizaron moléculas de ADN correspondientes a 285 diseños. Luego las introdujeron en bacterias cultivadas en placas de Petri para comprobar si podían transformarse en virus reales.
La mayoría de los intentos no prosperó, pero en algunas placas aparecieron zonas transparentes dentro de las colonias bacterianas, una señal de que los virus se habían multiplicado y destruido las células. En total, 16 de los 285 genomas sintetizados produjeron virus viables. Algunas de esas variantes incluso se reprodujeron más rápido que el Phi X-174 natural.
Oliver Crook, químico especializado en proteínas de la Universidad de Oxford, sostuvo que "No son simplemente versiones enfermizas de cosas que ya existen", aunque advirtió que los nuevos virus mantienen una fuerte similitud con especies conocidas y usan mecanismos biológicos básicos compartidos.
Los autores del trabajo excluyeron desde el inicio los datos de virus que infectan seres humanos y también apartaron grupos similares que atacan animales, plantas y hongos. El objetivo fue evitar que Evo pudiera generar genomas con potencial de representar una amenaza para las personas. Brian Hie, biólogo computacional de Stanford y coautor del estudio, afirmó: "Simplemente quisimos ser extremadamente cuidadosos".
El avance abre posibilidades para la medicina y la biotecnología, en especial para el desarrollo de nuevos bacteriófagos contra bacterias resistentes a los antibióticos. También podría servir para producir virus utilizados como vehículos para introducir material genético dentro de las células en determinadas terapias. Moritz Hanke, del Johns Hopkins Center for Health Security, planteó además el riesgo de que un usuario intentara pedirle a un modelo genómico que diseñe "un genoma de influenza modificado para que sea más transmisible o más letal", según dijo al New York Times.
En un comentario publicado en Science, Hanke y Thomas Inglesby pidieron restricciones legales para impedir que estas técnicas se apliquen a patógenos que afecten a personas, animales o cultivos. A su vez, Tom Ellis, profesor de ingeniería de genomas sintéticos del Imperial College de Londres, relativizó el riesgo inmediato y señaló que desarrollar con IA un arma biológica capaz de afectar a seres humanos sería considerablemente más complejo.
La discusión regulatoria ya comenzó. Los Institutos Nacionales de Salud de EEUU anunciaron una política destinada a frenar investigaciones de ciencias de la vida consideradas de alto riesgo, aunque las investigaciones puramente informáticas, como la generación de secuencias de ADN mediante inteligencia artificial, no quedan automáticamente alcanzadas por esas restricciones. Para Hanke, la incógnita sigue abierta: "¿Cuál es el riesgo de algo que nunca vi antes?"
