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Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, utilizó por primera vez inteligencia artificial para crear virus que no existen en la naturaleza, según un estudio publicado en la revista Science. Los investigadores diseñaron 16 virus sintéticos capaces de infectar bacterias mediante un programa llamado Evo 2.

El proyecto estuvo liderado por el investigador Brian Hie. Los nuevos virus, conocidos como fagos, resultaron más eficaces para eliminar la bacteria E. coli que su versión natural, usada como modelo de referencia.

¿Cómo crearon estos virus con inteligencia artificial?

Evo 2 es un programa de inteligencia artificial generativa entrenado para escribir genomas, las instrucciones genéticas que dan forma a un organismo. Los científicos lo usaron para diseñar fagos, virus pequeños que atacan bacterias en lugar de células humanas.

Por seguridad, el experimento se limitó a una cepa no patógena de E. coli. Aun con esa restricción, los fagos generados por IA superaron en efectividad al fago natural ΦX174.

Entre los aspectos clave del desarrollo se destacan:

  • Evo 2 es de código abierto y puede descargarse gratis.
  • El experimento se realizó en un laboratorio seguro y controlado.
  • La tecnología podría extenderse a bacterias y organismos más complejos.
Evo 2 es un programa de inteligencia artificial generativa entrenado para escribir genomas, las instrucciones genéticas que dan forma a un organismo.
Evo 2 es un programa de inteligencia artificial generativa entrenado para escribir genomas, las instrucciones genéticas que dan forma a un organismo.Freepik

¿Qué beneficios y riesgos genera este avance científico?

El hallazgo podría impulsar un resurgimiento de la terapia con fagos, un tratamiento alternativo a los antibióticos usado hace décadas en Europa del Este. Los investigadores señalan que esta vía cobra relevancia ante el avance de bacterias resistentes.

Especialistas en seguridad sanitaria de la Universidad Johns Hopkins advirtieron que el estudio abre interrogantes urgentes. Según explicaron, los marcos de control actuales son insuficientes para supervisar el diseño genómico generativo.