Una IA ha diseñado virus que no existían en la naturaleza. Y falló el 94 % de las veces

· Software e IA

Micrografía electrónica de un bacteriófago T2, con su cápside y su cola visibles
Bacteriófago T2 visto al microscopio electrónico de transmisión. Imagen: SnaxMikn (CC BY-SA 4.0)

El 6 de agosto la revista Science publicó un estudio que se ha contado en todas partes con el mismo titular: la inteligencia artificial ha creado virus que la naturaleza nunca había creado. Es verdad. Pero la parte interesante está en la letra pequeña, y casi nadie la está contando.

Qué han hecho exactamente

Un equipo de la Universidad de Stanford y el Arc Institute usó dos modelos de IA llamados Evo 1 y Evo 2. En lugar de aprender idiomas, como hace ChatGPT, estos modelos han aprendido a leer y escribir el lenguaje del ADN. Se les entrenó con miles de genomas reales y se les pidió que diseñaran desde cero algo nuevo: bacteriófagos.

Un bacteriófago es un virus que solo ataca bacterias. No infecta a personas, ni a animales, ni a plantas. Es importante decirlo pronto, porque el titular asusta más de lo que debería.

Los investigadores fabricaron en el laboratorio 285 de esos diseños. Y aquí viene el dato que casi nadie destaca: funcionaron 16. El resto no sirvió para nada. Los 16 que sí funcionaron consiguieron infectar y destruir cepas de la bacteria E. coli, incluidas algunas que ya se habían vuelto resistentes a los virus que existen en la naturaleza.

Por qué es una buena noticia

Cada año mueren más de un millón de personas en el mundo por infecciones que los antibióticos ya no consiguen frenar. Es uno de los problemas sanitarios más serios que tenemos encima y avanza más rápido que los antibióticos nuevos.

Los bacteriófagos son una vía alternativa: en lugar de un medicamento que ataca bacterias en general, un virus que caza una bacteria concreta. El problema histórico es que encontrar el fago adecuado para cada bacteria era lento y dependía de salir a buscarlos por ahí. Si una IA puede diseñarlos a medida, esa búsqueda se acorta muchísimo.

Por primera vez en la historia estamos empezando a diseñar biología en un ordenador.

Marc Güell, investigador de la Universidad Pompeu Fabra

El matiz que cambia la historia

Vuelve al dato: 16 de 285. Menos de un 6 % de acierto.

Jordi García Ojalvo, catedrático de la misma universidad, lo explica sin rodeos: el resto de los diseños son, básicamente, alucinaciones del modelo. Lo mismo que cuando le pides un dato a un chatbot y se lo inventa con toda la seguridad del mundo, solo que aquí la invención se ve al llevarla al laboratorio, donde simplemente no funciona.

Eso rebaja bastante el miedo de «cualquiera podrá fabricar un virus apretando un botón». Hoy por hoy, cada diseño hay que sintetizarlo y probarlo uno a uno en un laboratorio de verdad, con equipos caros y personal especializado. Y el 94 % de las veces no sale.

Lo que sí conviene vigilar

Que la amenaza no sea inmediata no significa que no exista. Víctor de Lorenzo, investigador del CSIC, señala el problema de fondo: la misma técnica que permite diseñar un virus contra una bacteria peligrosa permitiría diseñarlo contra las bacterias buenas de tu intestino. Y si algún día esto se extiende a virus capaces de atacar células humanas, la conversación es otra completamente distinta.

Los propios autores del estudio lo plantean en el artículo y dicen haber trabajado con protocolos de seguridad más estrictos que los que exige la ley. Es una señal buena. Pero deja sobre la mesa una pregunta que todavía no tiene respuesta: quién regula esto y con qué normas.

En resumen

Un avance científico real y bien hecho, con una aplicación médica que puede importar mucho dentro de unos años. Ni el milagro que sugieren algunos titulares ni la amenaza que sugieren otros. Y una lección de fondo que sirve para toda la inteligencia artificial de este año: los modelos generan con una facilidad asombrosa, pero acertar sigue siendo otra cosa muy distinta.


Fuentes