La IA diseña virus que matan bacterias en el laboratorio

La cobertura del estudio indica que los investigadores imprimieron 302 genomas escritos por IA en forma de hebras de ADN y los mezclaron con bacterias Escherichia coli. Algunos de ellos acabaron con sus objetivos. El trabajo, dirigido por Samuel King, estudiante de doctorado de la Universidad de Stanford, junto con el Arc Institute, acaba de publicarse en la revista Science.

El equipo no partió de cero. Se basó en ΦX174, un bacteriófago natural, es decir, un virus que infecta bacterias, cuyo genoma abarca unos 5.386 pares de bases (las letras del ADN) y codifica 11 genes. Los modelos de IA, llamados Evo, son modelos de lenguaje genómico entrenados para leer la estructura de las secuencias genéticas. El primer modelo Evo, publicado en Science, se entrenó con 2,7 millones de genomas procariotas y fágicos. En el proyecto de fagos, ambos modelos se ajustaron después con unos 15.000 genomas de la familia Microviridae.

Generar un genoma fue solo el primer paso. El equipo realizó varias rondas de filtrado computacional y experimental antes de imprimir nada. Uno de los fagos diseñados, llamado Evo-Φ36, portaba una proteína acortada que, antes, no funcionaba al introducirla en el virus natural. La cobertura del estudio informa de 16 genomas funcionales diseñados desde cero. Un preprint había aparecido en bioRxiv en septiembre de 2025, antes de la publicación en la revista.

La cuestión de la bioseguridad se deriva directamente de la técnica. Los investigadores del Centro para la Seguridad de la Salud de Johns Hopkins Thomas Inglesby y Moritz Hanke sostienen que todavía no existen normas de seguridad para este tipo de trabajo. Stanford y el Arc Institute han presentado una solicitud de patente provisional que cubre los métodos, y los inventores figuran en ella.

Los laboratorios de biología ganan una herramienta de diseño: en lugar de editar un virus existente, un modelo propone secuencias genómicas completas para construirlas y ponerlas a prueba. MIT Technology Review presenta el trabajo como una nueva forma de entender la biología, y en su reportaje afirma que la vida generada por IA «todavía no» es una realidad, aunque «podría ser lo siguiente». No hay fecha para un uso práctico, ni precio, y hasta ahora no se ha anunciado ninguna aplicación más allá de las bacterias.