— Agencias 09/08/2026
Investigadores en biotecnología lograron programar material genético inédito capaz de multiplicarse en entornos de laboratorio, abriendo un complejo dilema regulatorio sobre la gobernanza de la biología sintética.
Científicos del Arc Institute, con sede en Palo Alto, California, lograron un hito en la biología sintética al utilizar un modelo de inteligencia artificial denominado Evo para diseñar genomas de virus completamente nuevos, inexistentes en la naturaleza. El estudio, publicado en la prestigiosa revista Science, demostró que estas secuencias biológicas artificiales son capaces de generar virus funcionales y viables en entornos de laboratorio. Aunque los organismos creados están limitados a infectar bacterias, el éxito del experimento ha reavivado las alertas globales sobre los riesgos de bioseguridad y la falta de marcos regulatorios.
El modelo 'Evo' y el aprendizaje del lenguaje del ADN
El funcionamiento de Evo guarda similitudes con los grandes modelos de lenguaje (LLM) que procesan texto, pero adaptado a las ciencias de la vida. El sistema fue entrenado con secuencias genéticas de millones de organismos —incluyendo animales, plantas, microbios y virus— que en conjunto sumaron alrededor de nueve billones de nucleótidos (las bases A, C, G y T que componen el ADN). Al identificar los patrones estructurales subyacentes en la evolución biológica, la inteligencia artificial adquirió la capacidad de escribir instrucciones genéticas inéditas en lugar de limitarse a replicar la información ya conocida por la ciencia.
Pruebas de laboratorio y efectividad biológica
Para garantizar la seguridad del experimento, los investigadores utilizaron como base al Phi X-174, un bacteriófago que infecta exclusivamente a la bacteria E. coli y es inofensivo para los seres humanos. Tras procesar la información de este bacteriófago y 15 mil virus emparentados, la IA generó 700 mil variantes de genomas. El equipo sintetizó y evaluó en laboratorio 285 de estas secuencias, descubriendo que 16 de los genomas diseñados por la IA produjeron virus viables. Los análisis determinaron que algunas de estas creaciones computacionales incluso poseían la capacidad de replicarse con mayor velocidad que el organismo natural.
Potencial clínico frente a los riesgos de la bioseguridad
El desarrollo de esta tecnología presenta una dualidad científica con impactos profundos:
Aplicaciones médicas: Los virus artificiales podrían optimizar la terapia génica, funcionando como vehículos de transporte más precisos para introducir genes correctores en células humanas y combatir trastornos hereditarios.
Alertas de seguridad: Especialistas como Moritz Hanke, del Centro Johns Hopkins para la Seguridad de la Salud, advierten sobre la brecha existente entre la velocidad del desarrollo tecnológico y los mecanismos de contención. La principal preocupación radica en la posibilidad futura de aplicar estos modelos a patógenos humanos.
El vacío regulatorio y los límites de la política pública
Ante los posibles escenarios de riesgo, los autores del estudio —liderados por Brian Hie, biólogo computacional de la Universidad de Stanford— restringieron voluntariamente el entrenamiento de Evo, excluyendo bases de datos de virus que infectan a personas, animales complejos, plantas y hongos. Este marco de autorregulación evidencia los vacíos de las políticas públicas actuales. Si bien los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH) actualizaron sus políticas para restringir investigaciones destinadas a aumentar la peligrosidad de agentes biológicos, las directrices actuales no contemplan con claridad la generación computacional de ADN cuando se trata de organismos creados desde cero que carecen de un historial previo de peligrosidad en la naturaleza.
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