La IA escribe genomas virales: 16 bacteriófagos cazan E. coli en el laboratorio

Mientras los antibióticos pierden eficacia de forma gradual, los bacteriófagos, que infectan específicamente a las bacterias, se consideran otra arma antimicrobiana. Ahora, los investigadores ya no se limitan a buscar virus adecuados en la naturaleza: hacen que un modelo de lenguaje genómico escriba nuevos planos completos y luego los llevan al laboratorio para someterlos a la prueba más directa: comprobar si realmente pueden ensamblarse, reproducirse y matar bacterias.

Un equipo de la Universidad de Stanford y de instituciones colaboradoras utilizó los modelos Evo 1 y Evo 2, tomando como plantilla de diseño el bacteriófago lítico ΦX174, que infecta a Escherichia coli. Estos modelos no procesan frases humanas, sino secuencias de bases de ADN; aprenden las regularidades entre secuencias a partir de una gran cantidad de genomas y después generan genomas virales candidatos con genes y estructuras reguladoras.

El modelo generó primero miles, e incluso más, de secuencias candidatas. Tras filtrarlas mediante criterios informáticos y experimentales, los investigadores seleccionaron unas 285 para sintetizarlas. Al final, solo 16 pudieron formar bacteriófagos infecciosos y capaces de autorreplicarse. Aunque la tasa de éxito no fue alta, el experimento demostró por primera vez que los genomas virales completos generados por IA no son únicamente cadenas de caracteres aparentemente plausibles, sino que también pueden convertirse en entidades con función biológica.

Los 16 bacteriófagos podían infectar a E. coli, y algunos mataban las bacterias en placas de cultivo con mayor rapidez que el ΦX174 natural. De mayor relevancia terapéutica fue que los investigadores primero hicieron evolucionar a E. coli para que desarrollara resistencia al bacteriófago natural y después la sometieron a la presión de un «cóctel» compuesto por varios bacteriófagos diseñados por IA. Las distintas informaciones difieren ligeramente sobre el número de cepas analizadas, pero coinciden en que la mezcla de bacteriófagos pudo suprimir varias cepas de E. coli que ya no eran susceptibles a la infección por ΦX174.

Este resultado no equivale a haber descubierto ya un nuevo fármaco capaz de tratar infecciones resistentes a los medicamentos. Los experimentos se realizaron en un entorno de cultivo y todavía no han aclarado la distribución, la respuesta inmunitaria, la toxicidad ni la eficacia de los bacteriófagos tras entrar en animales o seres humanos. Tampoco se ha demostrado que puedan combatir infecciones por E. coli clínicamente difíciles debido a la resistencia a los antibióticos. Para pasar de 16 diseños viables a un producto terapéutico estable y fabricable, aún serán necesarios estudios con animales, controles de calidad y ensayos clínicos.

El estudio también pone de manifiesto un claro riesgo de doble uso. El equipo excluyó deliberadamente los datos de virus que infectan a seres humanos, animales o plantas y eligió como objeto de prueba un bacteriófago incapaz de infectar a seres humanos y con un genoma extremadamente pequeño. Sin embargo, dado que los modelos generativos ya pueden proponer genomas virales completos que después se materializan mediante síntesis de ADN, las cuestiones de seguridad dejan de existir únicamente en el ámbito del software.

Expertos externos sostienen que la gobernanza debe abarcar el acceso a los modelos, la revisión de la investigación, el cribado de secuencias para la síntesis de ADN y la bioseguridad de los laboratorios, y que no puede depender únicamente de eliminar datos de entrenamiento. Por ahora, la conclusión más sólida del estudio es que ha llevado el diseño de bacteriófagos antimicrobianos mediante IA desde la simulación informática hasta resultados biológicos verificables. Determinar si puede convertirse en una terapia clínica y cómo evitar el uso indebido de esta misma capacidad serán las dos pruebas, igualmente importantes, que vendrán a continuación.