El equipo de Stanford crea el primer virus diseñado por IA
Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, en colaboración con el Arc Institute en Palo Alto, California, ha logrado un avance histórico al crear los primeros virus completamente diseñados por inteligencia artificial (IA), capaces de infectar y eliminar cepas resistentes de la bacteria Escherichia coli (E. coli). Este logro, detallado en un estudio publicado en el servidor de preimpresiones bioRxiv el 17 de septiembre de 2025 y reportado por la revista Nature el 18 de septiembre, representa la primera vez que un sistema de IA genera secuencias genómicas coherentes a escala de genoma completo, lo que podría revolucionar el desarrollo de tratamientos contra infecciones bacterianas resistentes a los antibióticos.
Hasta ahora, la IA se había utilizado para diseñar componentes biológicos más simples, como fragmentos de ADN, proteínas individuales o complejos de múltiples componentes, pero la creación de un genoma viral entero era un desafío mucho mayor debido a las interacciones complejas entre genes, procesos de replicación y regulación genética que deben funcionar en armonía para que el virus sea viable. Los científicos destacan que este paso demuestra el potencial de la IA para manipular sistemas biológicos intrincados, abriendo puertas a herramientas biotecnológicas innovadoras, como terapias con fagos (virus que atacan bacterias específicas) para complementar estrategias existentes contra patógenos de preocupación, como las superbacterias resistentes. Por ejemplo, en un contexto donde la resistencia a los antibióticos causa millones de muertes al año, estos virus diseñados por IA podrían ofrecer soluciones personalizadas, atacando bacterias que no responden a tratamientos convencionales y potencialmente acelerando la investigación hacia células artificiales o incluso formas de vida generadas por IA, aunque los expertos advierten que aún faltan avances experimentales significativos para llegar a organismos vivos completos.
El virus base elegido para este experimento fue el bacteriófago ΦX174, un virus simple que infecta E. coli y que ha sido ampliamente estudiado desde su descubrimiento, siendo el primer genoma de ADN secuenciado en 1977 y sintetizado de cero en 2003; ahora, se convierte en el primero diseñado por IA, con un genoma compacto de aproximadamente 5.386 bases de ADN y 11 genes, muchos de los cuales se superponen, lo que añade complejidad al diseño. Los investigadores enfatizan que este enfoque no solo genera virus funcionales, sino que también introduce innovaciones genéticas que superan intentos previos de ingeniería humana, como la incorporación de proteínas de empaquetado de ADN de virus distantes, lo que mejora la eficiencia del virus en la infección.
La IA También Puede Crear Virus
El equipo, liderado por el biólogo computacional Brian Hie de Stanford y Samuel King, desarrolló un modelo de IA llamado Evo, basado en principios similares a los de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, pero entrenado específicamente en genomas virales para “hablar” el idioma de la biología. Para crear estos virus, entrenaron a Evo con alrededor de 2 millones de genomas de bacteriófagos, enfocándose en la “dialecto” de ΦX174, y usaron indicaciones ingenieriles (prompts) con secuencias específicas de ΦX174 junto con guías de inferencia para refinar las salidas, generando miles de secuencias candidatas de genomas completos. Luego, realizaron chequeos de calidad mediante software personalizado para asegurar que cada diseño incluyera todos los genes clave y proteínas esenciales necesarias para infectar E. coli, como aquellas involucradas en la replicación, el ensamblaje y la lisis celular.
De las 302 diseños viables sintetizados químicamente en el laboratorio, 16 resultaron ser virus vivos funcionales capaces de replicarse, infectar y eliminar E. coli en el cuerpo humano, con algunos superando al ΦX174 natural en eficiencia. En pruebas detalladas contra tres cepas de E. coli, estos virus destruyeron las bacterias de manera efectiva, creando zonas claras en placas de laboratorio donde las bacterias murieron, un momento que Hie describió como “impactante” al ver esferas generadas por IA en acción. Estos diseños incorporaron 392 mutaciones nunca vistas en la naturaleza, incluyendo genes nuevos, genes acortados, arreglos genéticos diferentes y combinaciones innovadoras, como proteínas de empaquetado prestadas de virus lejanos que los humanos habían intentado sin éxito. Por instancia, microscopía crioelectrónica confirmó que estas proteínas novedosas encajaban perfectamente en la cápside viral y funcionaban correctamente, permitiendo que el virus empaquetara su ADN de forma más eficiente.
Peter Koo, del Laboratorio Cold Spring Harbor, quien revisó el estudio, lo elogió como un ejemplo impresionante de las capacidades actuales de la IA, destacando cómo generó ideas innovadoras que van más allá de lo que los investigadores humanos habían concebido, aunque insistió en que la intervención humana es esencial para filtrar resultados y garantizar la seguridad. Además, cuando las bacterias desarrollaron resistencia a virus naturales, las versiones diseñadas por IA superaron esas defensas en días, demostrando una adaptabilidad superior que podría usarse para evolucionar tratamientos contra resistencias emergentes. Los científicos planean expandir esta técnica a virus más complejos, potencialmente creando bibliotecas de fagos para terapias personalizadas contra infecciones como las causadas por Staphylococcus aureus resistente a meticilina (MRSA) o gonorrea, basándose en avances similares donde la IA ha diseñado antibióticos novedosos.
Preocupaciones Éticas sobre los Virus Diseñados por IA
A pesar de los beneficios potenciales, este avance genera serias preocupaciones éticas, particularmente el “dilema de doble uso” en las ciencias de la vida, donde una tecnología puede aplicarse tanto para fines benéficos, como desarrollar antibióticos más diversos, como para usos maliciosos, como la creación de bioweapons o virus patógenos incontrolables. Críticos como Kerstin Göpfrich, bióloga sintética de la Universidad de Heidelberg en Alemania, advierten que, si esta herramienta se aplica a virus que infectan humanos, como el de la viruela, podría plantear riesgos graves de bioseguridad, incluyendo la generación accidental de patógenos más letales o la proliferación de conocimientos accesibles para actores malintencionados.
Los investigadores de Stanford reconocen estos riesgos y aclaran que intencionalmente no entrenaron su IA con virus humanos, enfocándose solo en bacteriófagos, pero enfatizan la necesidad de precauciones extremas, como evaluaciones éticas rigurosas y regulaciones que limiten experimentos que mejoren virus de manera aleatoria o impredecible. Expertos en ética de la IA, como los de la UNESCO, recomiendan marcos que incluyan transparencia, auditorías de sesgos algorítmicos y control humano en aplicaciones de alto riesgo para mitigar abusos, asegurando que los beneficios, como antibióticos más amplios para tratar múltiples enfermedades, superen los peligros. Por ejemplo, en contextos de epidemiología de enfermedades infecciosas, la IA podría usarse para predecir resistencias, pero sin controles éticos, podría exacerbar desigualdades o generar discriminación en el acceso a tratamientos.
Aun así, el equipo es optimista y ve este trabajo como el comienzo de un campo en expansión que podría llevar a un futuro emocionante en biotecnología, donde la IA genere virus variados para abordar crisis globales como la resistencia antimicrobiana, siempre que se priorice la responsabilidad ética. Investigaciones paralelas, como el uso de IA para diseñar nanobodies contra variantes de COVID-19 en Stanford, muestran cómo estos modelos pueden generar soluciones innovadoras, como moléculas más pequeñas y estables que se unen fuertemente al virus sin efectos secundarios no deseados, alimentando datos experimentales de vuelta a la IA para refinar diseños.
