IA crea nuevos virus bacteriófagos capaces de atacar E. coli
Científicos utilizaron inteligencia artificial para diseñar nuevos virus capaces de infectar E. coli, un avance que podría ayudar frente a la resistencia bacteriana.
Investigadores de Stanford University y el Arc Institute utilizaron inteligencia artificial para diseñar miles de genomas de bacteriófagos y probaron aproximadamente 300 en laboratorio, de los cuales 16 resultaron viables.
IA crea nuevos virus capaces de atacar E. coli
Un equipo científico utilizó un modelo de inteligencia artificial para generar genomas de virus diferentes a los conocidos en la naturaleza, en un experimento que podría abrir nuevas posibilidades para combatir bacterias resistentes a los antibióticos.
El estudio, publicado en la revista Science, utilizó Evo, una herramienta de IA entrenada con secuencias genéticas procedentes de millones de fuentes de todos los dominios de la vida.
Los investigadores emplearon posteriormente el modelo para generar miles de combinaciones genómicas compatibles con células de la bacteria E. coli.
16 virus generados por IA fueron viables
De los miles de genomas diseñados por el sistema, los científicos sintetizaron y probaron aproximadamente 300 en laboratorio.
Las pruebas determinaron que 16 correspondían a virus viables.
Los virus creados son bacteriófagos, organismos que infectan bacterias y que, en este estudio, no tienen capacidad para infectar a seres humanos.
Según los investigadores, el modelo de IA aprendió las restricciones evolutivas presentes en los genomas naturales y pudo generar combinaciones que no necesariamente se encuentran en virus conocidos.
Uno de los nuevos virus incluso contenía un elemento considerado “evolutivamente distante”, lo que sugiere que la IA puede producir modificaciones cuya aparición mediante evolución natural podría haber requerido millones de años.
Los nuevos virus mostraron potencial contra E. coli
Las pruebas de laboratorio también encontraron que una combinación de los nuevos bacteriófagos podía superar la resistencia a los antibióticos en algunas cepas de E. coli.
Los investigadores señalaron que una combinación comparable de fagos procedentes de fuentes naturales no consiguió el mismo resultado.
El hallazgo abre una posible vía para desarrollar terapias con fagos adaptables frente a bacterias que desarrollan resistencia rápidamente.
La resistencia a los medicamentos representa uno de los principales desafíos para el tratamiento de infecciones bacterianas, por lo que los bacteriófagos son estudiados como una alternativa potencial.
El avance también genera preocupación por bioseguridad
Aunque los resultados tienen posibles aplicaciones médicas, especialistas advirtieron sobre los riesgos relacionados con el uso de IA generativa para diseñar genomas virales.
Expertos del Johns Hopkins Center for Health Security, en un artículo complementario publicado en Science, señalaron que ya existe la capacidad tecnológica para crear genomas virales mediante IA, pero que todavía existen desafíos relacionados con la gobernanza y la bioseguridad.
Los especialistas consideraron especialmente preocupante la posibilidad de aplicar estas herramientas a patógenos capaces de infectar células u organismos eucariotas, debido a que podrían representar riesgos para seres humanos, animales o plantas.
El estudio no creó virus capaces de infectar humanos
La investigación se limitó a E. coli y a bacteriófagos que no infectan a las personas.
Por ello, los científicos señalaron que todavía no está claro hasta qué punto el método podría aplicarse a otros tipos de virus.
Los especialistas de Johns Hopkins también destacaron que los investigadores abordaron las consideraciones de seguridad en su trabajo de manera más deliberada que muchos otros desarrolladores de modelos biológicos de IA.
La mayoría de los genomas generados no fueron viables
Uno de los factores que limita por ahora el riesgo es la baja tasa de éxito observada durante el experimento.
Aunque se generaron miles de diseños, solo 16 virus fueron considerados viables entre los aproximadamente 300 genomas sintetizados y probados.
El profesor Jordi García Ojalvo, de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, consideró que el riesgo de bioseguridad de esta investigación es menor que el asociado con otras herramientas de IA debido, entre otros factores, a que cada genoma debe ser probado individualmente después de su diseño.
El científico señaló que actualmente resulta difícil imaginar que estos modelos puedan generar automáticamente genomas virales viables de manera inmediata.
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