La IA diseña genomas virales funcionales en laboratorio

Investigadores de la Universidad de Stanford y el Arc Institute han demostrado la capacidad de la inteligencia artificial para diseñar genomas completos de bacteriófagos funcionales. Publicado en Science y detallado por The Conversation España, este estudio marca un hito en la biología sintética al crear virus capaces de infectar y reproducirse en la bacteria Escherichia coli a partir de secuencias generadas por IA.

El proceso se llevó a cabo mediante Evo 1 y Evo 2, dos modelos de lenguaje genómico cuyo funcionamiento es análogo al de los grandes modelos de lenguaje convencionales, pero aplicados a secuencias de ADN. En lugar de palabras, su alfabeto consta de los cuatro nucleótidos (A, G, C, T). Durante su entrenamiento, Evo 1 procesó 2,7 millones de genomas de bacterias, arqueas y virus bacteriófagos. Evo 2, por su parte, amplió significativamente su base de conocimiento, con más de 40.000 millones de parámetros y billones de nucleótidos de genomas de procariotas, virus y eucariotas. Esta formación permite a los modelos aprender las reglas que organizan un genoma y, consecuentemente, proponer secuencias nuevas.

Para validar esta capacidad, los investigadores se centraron en el bacteriófago ΦX174, un virus histórico con un genoma circular de 5.386 nucleótidos que infecta Escherichia coli. Tras especializar Evo 1 y Evo 2 con aproximadamente 15.000 secuencias de virus de la familia Microviridae, los modelos generaron miles de posibles genomas nuevos. De estos, cerca de 300 genomas fueron seleccionados para síntesis y prueba experimental en el laboratorio. El resultado fue la producción de 16 bacteriófagos viables, denominados “Evo-Φ”, capaces de infectar y reproducirse en E. coli.

Aunque la tasa de éxito fue modesta, superando ligeramente el 5% de los genomas seleccionados, la creación de virus funcionales demuestra que los modelos de IA han logrado captar relaciones biológicas complejas dentro del genoma. Un aspecto relevante es que algunos de estos fagos diseñados por IA presentaban proteínas significativamente distintas a las del virus de referencia, pero mantenían su funcionalidad integrada dentro del conjunto viral.

Las implicaciones de este trabajo se extienden a la fagoterapia, que utiliza virus bacterianos para combatir infecciones. En pruebas de laboratorio, un cóctel específico de fagos Evo-Φ consiguió superar rápidamente la resistencia de cepas de E. coli al ΦX174 original. Si bien el experimento constituye una “prueba de concepto” y no demuestra la eficacia o seguridad para tratamientos humanos, sugiere un potencial futuro en el diseño rápido de variantes de fagos frente a bacterias resistentes.

Este avance establece una nueva fase en la biología sintética, donde la IA no solo analiza sino que también genera genomas funcionales. Abre posibilidades en la modificación de la especificidad de los fagos, la ampliación de su rango de infección y la creación de combinaciones útiles contra bacterias resistentes. No obstante, el estudio también pone de manifiesto cuestiones de bioseguridad. Los desarrolladores de Evo 2 excluyeron intencionadamente los virus que infectan eucariotas de su entrenamiento para reducir la capacidad del modelo de generar patógenos humanos o animales, enfatizando la necesidad de que el progreso técnico en la generación de secuencias biológicas sea acompañado por robustos mecanismos de evaluación y control.