Por primera vez, los científicos han utilizado la inteligencia artificial para crear nuevos tipos de virus, lo que genera esperanzas de avances médicos, pero también plantea la inquietante posibilidad de que esta tecnología pueda utilizarse algún día para inventar patógenos peligrosos.
La síntesis de virus desde cero no es nada nuevo. Los investigadores aprendieron hace mucho tiempo a fabricar genomas virales; estos se utilizan para investigar fármacos antivirales y vacunas, así como para comprender cómo funcionan los virus.
Pero el nuevo estudio , publicado el jueves en la revista Science, va mucho más allá de la simple duplicación de genes virales. Científicos de la Universidad de Stanford y del Arc Institute, una organización de investigación en Palo Alto, California, entrenaron a la IA para reconocer patrones de estructura de ADN en la naturaleza y, posteriormente, para utilizar esos datos y crear recetas para virus completamente nuevos.
Los investigadores siguieron esas instrucciones para crear moléculas de ADN, que luego insertaron en bacterias. Las bacterias modificadas produjeron virus nunca antes vistos en la naturaleza. Estos virus fueron capaces de infectar a otras bacterias, demostrando así su viabilidad.
“Este es un hito importante”, dijo Patrick Cai, biólogo sintético de la Universidad de Manchester, que no participó en el estudio.
Los virus ideados por la IA no representan una amenaza para los humanos, porque todos son similares a un virus que se da de forma natural llamado Phi X-174, que solo puede infectar a las bacterias.
Pero este nuevo estudio se suma a la creciente preocupación de que la inteligencia artificial pueda posibilitar la creación de una nueva generación de armas biológicas, desde venenos mortales hasta pandemias imparables.
El Dr. Moritz Hanke, investigador del Centro Johns Hopkins para la Seguridad Sanitaria, que no participó en el nuevo estudio, afirmó que los gobiernos y las organizaciones científicas han tardado en desarrollar medidas de protección que pudieran bloquear la creación de un virus mortal, incluso mientras la ciencia avanza a pasos agigantados.
“Hay una enorme desconexión”, dijo.
Los autores del estudio se basaron en un modelo de IA llamado Evo, que es similar en algunos aspectos a ChatGPT, creado por OpenAI. (El New York Times ha demandado a OpenAI, al creador de ChatGPT y a su socio, Microsoft).
ChatGPT responde preguntas combinando palabras que parecen tener una relación lógica. Esto es posible gracias a años de entrenamiento con grandes cantidades de texto recopiladas de internet, libros y otras fuentes.
El ADN se asemeja sorprendentemente a un libro en algunos aspectos: una cadena de bloques moleculares, conocidos como nucleótidos, dispuestos como letras en una línea de texto. Un gen consta de cientos de nucleótidos extraídos de un alfabeto de cuatro letras: A, C, G y T. Esta secuencia codifica las instrucciones para la síntesis de proteínas y otras moléculas.
El ADN tiene sus propias reglas gramaticales, y si una secuencia las infringe, el resultado es un galimatías biológico. Los biólogos han descubierto algunas de las reglas gramaticales de la naturaleza, pero muchas siguen siendo un misterio.
Los investigadores se preguntaron si Evo podría aprender estas reglas por sí solo . En lugar de entrenarlo con texto, lo entrenaron con secuencias genéticas extraídas de millones de animales, plantas, microbios y virus. En total, Evo analizó aproximadamente nueve billones de nucleótidos.
La evolución finalmente reconoció patrones comunes en todo el árbol de la vida y los utilizó para generar planos para nuevos genes que codifican proteínas capaces de realizar funciones específicas. Estos resultados llevaron al equipo a preguntarse si la evolución podría dominar no solo genes individuales, sino también un genoma completo.
Dado que la IA solo podría procesar genomas pequeños al principio, los científicos decidieron intentar crear virus. Mientras que un genoma humano contiene más de tres mil millones de nucleótidos, muchos virus tienen genomas de tan solo unos pocos miles de nucleótidos.
“Simplemente nos pareció el siguiente paso lógico”, dijo Samuel King, estudiante de posgrado de la Universidad de Stanford y uno de los autores del nuevo estudio. Él y sus colegas sometieron a Evo a otra ronda de entrenamiento, esta vez con los 11 genes de Phi X-174 y unos 15 000 de sus parientes más cercanos.
Tomaron esta decisión en parte porque los científicos conocen a fondo el Phi X-174, tras haberlo estudiado durante casi un siglo. Y dado que se trata de un bacteriófago que infecta únicamente a la E. coli, sabían que los virus similares serían seguros.
Una vez que Evo se familiarizó con los genomas de Phi X-174 y sus parientes, los investigadores instaron al modelo a escribir nuevas versiones de sí mismo. Evo generó 700 000 versiones potenciales; los científicos solo seleccionaron aquellas que parecían tener las mejores probabilidades de éxito.
Finalmente, lograron crear moléculas de ADN a partir de 285 de las secuencias sugeridas por Evo. Cuando esos genomas estuvieron listos para ser analizados, el Sr. King y sus colegas los insertaron en bacterias, las cuales extendieron en placas de Petri.
En muchos de los cultivos, los microbios crecieron pacíficamente: los genomas de Evo habían fallado. Pero en un cultivo, los investigadores observaron puntos claros que aparecían en la película turbia de bacterias, la señal inequívoca de virus en multiplicación.
El ADN que los científicos habían insertado en las bacterias había producido envolturas proteicas que contenían genes virales. Los virus salieron disparados de las células, dejando tras de sí los restos destrozados de sus huéspedes muertos.
A medida que el Sr. King y sus colegas analizaban más genomas, observaban puntos más claros. En total, descubrieron que 16 de los genomas de Evo producían virus nuevos viables.
Demostraron ser tan resistentes como las cepas naturales. De hecho, algunas se multiplicaron más rápido que la Phi X-174. «No son simplemente versiones débiles de elementos que ya existen», afirmó Oliver Crook, químico de proteínas de la Universidad de Oxford que no participó en el nuevo estudio.
El Dr. Crook advirtió que los virus de Evo no eran creaciones radicalmente nuevas. Suelen ser muy similares a las especies naturales, ya que se basan en la misma biología subyacente.
Los científicos tendrán que realizar más experimentos para determinar si Evo tiene la misma tasa de éxito al ser entrenado con otros grupos de virus. De ser así, el Dr. Crook prevé que los científicos podrían encontrar virus generados por IA que podrían convertirse en herramientas útiles para la medicina y la biotecnología.
“Gran parte de nuestra ciencia se basa en los virus como tecnología”, afirmó. Para tratar a personas con trastornos genéticos, por ejemplo, los médicos introducen genes en virus, que luego los transportan a las células.
Pero junto con esta esperanza, el éxito inicial de Evo ha suscitado preocupación ante la posibilidad de que la IA se utilice para crear patógenos letales. «Se podría decir: «Oye, modelo de lenguaje genómico, créame un genoma de influenza modificado para que sea más transmisible o más letal»», especuló el Dr. Hanke.
Los investigadores ya tenían en mente los posibles peligros mientras entrenaban a Evo. No proporcionaron al modelo datos sobre virus que infectan a los humanos y excluyeron virus similares que infectan a otros animales, plantas y hongos.
Como resultado, Evo no puede generar genomas de virus que podrían representar una amenaza para los humanos. «Simplemente queríamos ser extremadamente cuidadosos», dijo Brian Hie, biólogo computacional de la Universidad de Stanford y uno de los autores del nuevo estudio.
El Dr. Hanke reconoció la labor del Dr. Hie y sus colegas por tomar esa precaución. «Me parece muy loable», dijo, «porque no reciben ninguna orientación sobre lo que deberían hacer».
La semana pasada, señaló el Dr. Hanke, los Institutos Nacionales de Salud implementaron una nueva política para detener la investigación en ciencias biológicas de alto riesgo. Esta política prohibiría a los científicos realizar experimentos que hicieran que los agentes biológicos fueran más dañinos.
Sin embargo, la investigación basada en computadoras, como la generación de ADN de virus con IA, «no está prohibida por esta política a menos que involucre a una entidad que suscite preocupación», dijo la agencia en un comunicado.
Es fácil determinar si un virus natural como la viruela representa una amenaza. Sin embargo, el Dr. Hanke afirmó que no existe consenso sobre cómo evaluar el posible peligro de un virus creado mediante un modelo de inteligencia artificial.
“¿Qué riesgo hay en algo que nunca he visto antes?”, preguntó.
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Por primera vez, los científicos han utilizado la inteligencia artificial para crear nuevos tipos de virus, lo que genera esperanzas de avances médicos, pero también plantea la inquietante posibilidad de que esta tecnología pueda utilizarse algún día para inventar patógenos peligrosos.
La síntesis de virus desde cero no es nada nuevo. Los investigadores aprendieron hace mucho tiempo a fabricar genomas virales; estos se utilizan para investigar fármacos antivirales y vacunas, así como para comprender cómo funcionan los virus.
Pero el nuevo estudio , publicado el jueves en la revista Science, va mucho más allá de la simple duplicación de genes virales. Científicos de la Universidad de Stanford y del Arc Institute, una organización de investigación en Palo Alto, California, entrenaron a la IA para reconocer patrones de estructura de ADN en la naturaleza y, posteriormente, para utilizar esos datos y crear recetas para virus completamente nuevos.
Los investigadores siguieron esas instrucciones para crear moléculas de ADN, que luego insertaron en bacterias. Las bacterias modificadas produjeron virus nunca antes vistos en la naturaleza. Estos virus fueron capaces de infectar a otras bacterias, demostrando así su viabilidad.
“Este es un hito importante”, dijo Patrick Cai, biólogo sintético de la Universidad de Manchester, que no participó en el estudio.
Los virus ideados por la IA no representan una amenaza para los humanos, porque todos son similares a un virus que se da de forma natural llamado Phi X-174, que solo puede infectar a las bacterias.
Pero este nuevo estudio se suma a la creciente preocupación de que la inteligencia artificial pueda posibilitar la creación de una nueva generación de armas biológicas, desde venenos mortales hasta pandemias imparables.
El Dr. Moritz Hanke, investigador del Centro Johns Hopkins para la Seguridad Sanitaria, que no participó en el nuevo estudio, afirmó que los gobiernos y las organizaciones científicas han tardado en desarrollar medidas de protección que pudieran bloquear la creación de un virus mortal, incluso mientras la ciencia avanza a pasos agigantados.
“Hay una enorme desconexión”, dijo.
Los autores del estudio se basaron en un modelo de IA llamado Evo, que es similar en algunos aspectos a ChatGPT, creado por OpenAI. (El New York Times ha demandado a OpenAI, al creador de ChatGPT y a su socio, Microsoft).
ChatGPT responde preguntas combinando palabras que parecen tener una relación lógica. Esto es posible gracias a años de entrenamiento con grandes cantidades de texto recopiladas de internet, libros y otras fuentes.
El ADN se asemeja sorprendentemente a un libro en algunos aspectos: una cadena de bloques moleculares, conocidos como nucleótidos, dispuestos como letras en una línea de texto. Un gen consta de cientos de nucleótidos extraídos de un alfabeto de cuatro letras: A, C, G y T. Esta secuencia codifica las instrucciones para la síntesis de proteínas y otras moléculas.
El ADN tiene sus propias reglas gramaticales, y si una secuencia las infringe, el resultado es un galimatías biológico. Los biólogos han descubierto algunas de las reglas gramaticales de la naturaleza, pero muchas siguen siendo un misterio.
Los investigadores se preguntaron si Evo podría aprender estas reglas por sí solo . En lugar de entrenarlo con texto, lo entrenaron con secuencias genéticas extraídas de millones de animales, plantas, microbios y virus. En total, Evo analizó aproximadamente nueve billones de nucleótidos.
La evolución finalmente reconoció patrones comunes en todo el árbol de la vida y los utilizó para generar planos para nuevos genes que codifican proteínas capaces de realizar funciones específicas. Estos resultados llevaron al equipo a preguntarse si la evolución podría dominar no solo genes individuales, sino también un genoma completo.
Dado que la IA solo podría procesar genomas pequeños al principio, los científicos decidieron intentar crear virus. Mientras que un genoma humano contiene más de tres mil millones de nucleótidos, muchos virus tienen genomas de tan solo unos pocos miles de nucleótidos.
“Simplemente nos pareció el siguiente paso lógico”, dijo Samuel King, estudiante de posgrado de la Universidad de Stanford y uno de los autores del nuevo estudio. Él y sus colegas sometieron a Evo a otra ronda de entrenamiento, esta vez con los 11 genes de Phi X-174 y unos 15 000 de sus parientes más cercanos.
Tomaron esta decisión en parte porque los científicos conocen a fondo el Phi X-174, tras haberlo estudiado durante casi un siglo. Y dado que se trata de un bacteriófago que infecta únicamente a la E. coli, sabían que los virus similares serían seguros.
Una vez que Evo se familiarizó con los genomas de Phi X-174 y sus parientes, los investigadores instaron al modelo a escribir nuevas versiones de sí mismo. Evo generó 700 000 versiones potenciales; los científicos solo seleccionaron aquellas que parecían tener las mejores probabilidades de éxito.
Finalmente, lograron crear moléculas de ADN a partir de 285 de las secuencias sugeridas por Evo. Cuando esos genomas estuvieron listos para ser analizados, el Sr. King y sus colegas los insertaron en bacterias, las cuales extendieron en placas de Petri.
En muchos de los cultivos, los microbios crecieron pacíficamente: los genomas de Evo habían fallado. Pero en un cultivo, los investigadores observaron puntos claros que aparecían en la película turbia de bacterias, la señal inequívoca de virus en multiplicación.
El ADN que los científicos habían insertado en las bacterias había producido envolturas proteicas que contenían genes virales. Los virus salieron disparados de las células, dejando tras de sí los restos destrozados de sus huéspedes muertos.
A medida que el Sr. King y sus colegas analizaban más genomas, observaban puntos más claros. En total, descubrieron que 16 de los genomas de Evo producían virus nuevos viables.
Demostraron ser tan resistentes como las cepas naturales. De hecho, algunas se multiplicaron más rápido que la Phi X-174. «No son simplemente versiones débiles de elementos que ya existen», afirmó Oliver Crook, químico de proteínas de la Universidad de Oxford que no participó en el nuevo estudio.
El Dr. Crook advirtió que los virus de Evo no eran creaciones radicalmente nuevas. Suelen ser muy similares a las especies naturales, ya que se basan en la misma biología subyacente.
Los científicos tendrán que realizar más experimentos para determinar si Evo tiene la misma tasa de éxito al ser entrenado con otros grupos de virus. De ser así, el Dr. Crook prevé que los científicos podrían encontrar virus generados por IA que podrían convertirse en herramientas útiles para la medicina y la biotecnología.
“Gran parte de nuestra ciencia se basa en los virus como tecnología”, afirmó. Para tratar a personas con trastornos genéticos, por ejemplo, los médicos introducen genes en virus, que luego los transportan a las células.
Pero junto con esta esperanza, el éxito inicial de Evo ha suscitado preocupación ante la posibilidad de que la IA se utilice para crear patógenos letales. «Se podría decir: «Oye, modelo de lenguaje genómico, créame un genoma de influenza modificado para que sea más transmisible o más letal»», especuló el Dr. Hanke.
Los investigadores ya tenían en mente los posibles peligros mientras entrenaban a Evo. No proporcionaron al modelo datos sobre virus que infectan a los humanos y excluyeron virus similares que infectan a otros animales, plantas y hongos.
Como resultado, Evo no puede generar genomas de virus que podrían representar una amenaza para los humanos. «Simplemente queríamos ser extremadamente cuidadosos», dijo Brian Hie, biólogo computacional de la Universidad de Stanford y uno de los autores del nuevo estudio.
El Dr. Hanke reconoció la labor del Dr. Hie y sus colegas por tomar esa precaución. «Me parece muy loable», dijo, «porque no reciben ninguna orientación sobre lo que deberían hacer».
La semana pasada, señaló el Dr. Hanke, los Institutos Nacionales de Salud implementaron una nueva política para detener la investigación en ciencias biológicas de alto riesgo. Esta política prohibiría a los científicos realizar experimentos que hicieran que los agentes biológicos fueran más dañinos.
Sin embargo, la investigación basada en computadoras, como la generación de ADN de virus con IA, «no está prohibida por esta política a menos que involucre a una entidad que suscite preocupación», dijo la agencia en un comunicado.
Es fácil determinar si un virus natural como la viruela representa una amenaza. Sin embargo, el Dr. Hanke afirmó que no existe consenso sobre cómo evaluar el posible peligro de un virus creado mediante un modelo de inteligencia artificial.
“¿Qué riesgo hay en algo que nunca he visto antes?”, preguntó.
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