Modelos de IA generan genomas virales sintéticos con capacidad de infección bacteriana
Investigadores advierten sobre riesgos de diseño de virus para vertebrados mediante inteligencia artificial
La inteligencia artificial aplicada a la biología ha centrado su atención en el diseño de proteínas, dado que estas son fundamentales para diversas funciones vitales, desde catalizar reacciones químicas hasta estructurar células. La capacidad de crear nuevas proteínas implica manipular la bioquímica de manera que se puedan ofrecer funciones novedosas…
La inteligencia artificial aplicada a la biología ha centrado su atención en el diseño de proteínas, dado que estas son fundamentales para diversas funciones vitales, desde catalizar reacciones químicas hasta estructurar células. La capacidad de crear nuevas proteínas implica manipular la bioquímica de manera que se puedan ofrecer funciones novedosas y potencialmente beneficiosas.
La complejidad del código genético, que actúa como un intermediario entre el ADN y las proteínas, había generado incertidumbre sobre las posibilidades de un modelo entrenado en ADN. Sin embargo, se desarrolló un modelo de genoma extenso que ha demostrado ser capaz de generar secuencias de ADN capaces de codificar proteínas funcionales en bacterias, imitando estructuras genéticas de células más complejas. Este avance ha permitido la creación de genomas de virus que infectan bacterias. Lo sorprendente es que estos virus, aunque son el resultado de un diseño artificial, están estrechamente relacionados con virus existentes, pero presentan características únicas que serían difíciles de evolucionar de forma natural.
Investigadores han planteado la necesidad de prepararse ante la posibilidad de que se desarrolle una inteligencia artificial capaz de diseñar virus que afecten a vertebrados. Los modelos de genoma extenso funcionan bajo principios similares a los modelos de lenguaje, que se entrenan para predecir el siguiente fragmento de texto en un vasto conjunto de datos. En el caso del ADN, que utiliza solo cuatro "letras" (A, T, C y G), el enfoque se vuelve más complejo, ya que los genomas contienen áreas donde la siguiente letra es crucial, intercaladas con secuencias donde cualquier base puede ser válida.
Estos modelos deben comprender el contexto biológico de las secuencias que generan, en muchas ocasiones, en áreas que aún no hemos descifrado completamente. Sin embargo, al proporcionarles suficientes secuencias genómicas, estos modelos parecen ser capaces de identificar patrones. Los genes bacterianos que cumplen funciones relacionadas tienden a agruparse, y al introducir parte de la secuencia de un grupo en un modelo de genoma extenso, este puede generar secuencias de ADN que codifican proteínas con funciones similares, incluso aquellas que no se asemejan a ninguna proteína previamente identificada.
Este avance en el diseño de genomas tiene implicaciones significativas para el ámbito de la biotecnología y la salud pública. Para los tomadores de decisiones, es crucial considerar cómo estas tecnologías pueden influir en la seguridad biológica y en el desarrollo de nuevas terapias, así como en la necesidad de establecer regulaciones que aseguren un uso responsable y ético de la inteligencia artificial en la biología. La capacidad de generar virus sintéticos plantea riesgos de bioseguridad que requieren marcos regulatorios anticipados, especialmente considerando que la investigación en biología sintética está en expansión acelerada.
