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| Los virus eran bacteriófagos, que sólo atacan a las bacterias y no pueden infectar directamente a los humanos. |
Es un avance que parece sacado de la ciencia ficción. Un equipo de la Universidad de Stanford anunció en una prepublicación reciente que ha utilizado IA para generar el genoma de un virus y, a partir de él, producir partículas virales funcionales. Los virus en cuestión son bacteriófagos, que solo infectan bacterias; no pueden infectar a los humanos ni a ningún otro animal. Pero las aplicaciones de esta tecnología tienen el potencial de impactar significativamente a la sociedad.
¿ChatGPT para ADN? Teníamos que averiguar más, así que hablamos con el autor principal, el Dr. Brian L. Hie, profesor adjunto de Ingeniería Química y supervisor del Laboratorio de Diseño Evolutivo.
“Gran parte del progreso en IA para biología se ha producido en el ámbito de las proteínas”, declaró Hie a IFLScience. Y no se equivoca: un proyecto de este tipo incluso ganó el Premio Nobel de Química el año pasado. Pero el laboratorio de Hie está interesado en llevar las cosas aún más lejos: “A principios de este año desarrollamos este modelo llamado Evo 2. Se trata de una segunda generación de modelos de lenguaje de ADN”.
Muchos de nosotros habremos usado ChatGPT u otra herramienta de IA generativa. Estos bots son capaces de generar texto con una sensación similar al lenguaje humano gracias a que los amplios modelos lingüísticos que los sustentan se han entrenado con enormes cantidades de datos textuales. Un modelo lingüístico de ADN funciona con un principio similar, pero se ha entrenado con datos genéticos. Así, en lugar de generar la respuesta a una pregunta, produce secuencias de ADN.
Evo 2 puede procesar entradas de hasta un millón de pares de bases de ADN, explicó Hie. En teoría, el equipo sabía que era posible producir una secuencia lo suficientemente larga como para constituir un genoma completo; simplemente no habían probado esta capacidad en el laboratorio. Pero ¿por qué empezar con bacteriófagos o, como los llaman la mayoría de los científicos, fagos?
"Tienen una gran importancia histórica", declaró Hie a IFLScience. "Estos son los primeros genomas de ADN secuenciados por Fred Sanger en la década de 1970, los primeros genomas sintetizados. Por lo tanto, también son un objetivo atractivo para los primeros genomas diseñados generativamente". Icono de bóveda
También hay una cuestión de practicidad. El fago que el equipo usó como plantilla, ΦX174, tiene un genoma compuesto por poco más de 5000 pares de bases. Un genoma humano individual tiene más de 3000 millones. "Es más corto que algunos genes humanos; de hecho, es más corto que el genoma completo del fago", dijo Hie.
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| Estructura del modelo del bacteriófago ΦX174. Crédito de la imagen: Fdardel vía Wikimedia Commons (CC BY-SA 3.0) |
Esto es importante porque la síntesis de ADN es bastante costosa. Los fagos también son fáciles de manipular en el laboratorio, y sus genomas han sido ampliamente estudiados, por lo que sabemos mucho sobre ellos.
¿Cómo se crea un virus?
Una vez que el equipo le pidió a su modelo de IA que generara genomas de fagos, tuvieron que comprobar si el resultado era plausible, si lo que generaba era realmente una secuencia genómica viable. Todos hemos oído historias de chatbots que alucinan…
Hie afirma que se dieron cuenta de que estaban en lo cierto desde el principio, cuando las secuencias generadas estaban "engañando a la primera línea de herramientas bioinformáticas" que verifican si las secuencias genómicas son reales o no. El modelo "sin duda sigue alucinando", pero el equipo desarrolló filtros para descartar las secuencias no viables. Esto les dejó suficiente material plausible para pasar a la siguiente fase de sus experimentos.
Nos sorprendió descubrir que esto era "bastante sencillo", como explicó Hie. "Samuel [King], el primer autor del artículo, se esforzó mucho para simplificar al máximo el protocolo de prueba".
Para pasar de un archivo de texto lleno de bases de ADN a un fago funcional, primero hay que sintetizar las propias moléculas de ADN, y existen empresas que lo hacen por ti. Una vez que los pequeños tubos de ADN llegan por correo, se realiza una reacción para convertir las cadenas lineales de ADN en fragmentos circulares llamados plásmidos, que son más inocuos para las bacterias.
Esto es importante porque el siguiente paso del proceso es combinar los plásmidos con una carga de bacterias E. coli. Al tratar las bacterias con un choque térmico, el ADN se difunde dentro de sus células, donde pueden transformarlo en proteínas.
Aquí, la biología toma el control. Si el genoma del fago generado por el modelo de IA es legítimo, las proteínas comenzarán a autoensamblarse en un fago. Sabrás que ha funcionado cuando ese fago proceda a matar las bacterias que hacían todo el trabajo por ti. Brutal, pero elegante.
"Resultó ser un sistema bastante rápido porque si las bacterias mueren, probablemente el fago esté funcionando, ¿verdad? Y, de hecho, podemos determinar si las bacterias mueren con bastante facilidad, porque si el líquido está turbio, significa que hay muchas bacterias, pero si el líquido es transparente, probablemente las bacterias murieron", explicó Hie.
En su estudio, el equipo informa sobre la producción de 16 fagos viables, muchos de los cuales resultaron ser más eficaces para matar bacterias que el ΦX174 original en el que se basaron.
¿Adónde podría llevar esta tecnología en el futuro?
Hemos mencionado algunas de las razones por las que los fagos fueron un tema conveniente para este experimento, pero no se trata solo de conveniencia. Existe un gran interés en las aplicaciones de los fagos, y la generación de IA podría ayudar a resolver algunos de los problemas existentes en este campo.
Un punto de gran interés es el uso de fagos para tratar infecciones resistentes a los antibióticos. Los fagos matan bacterias, ¿no podríamos aprovechar esto para ayudarnos a eliminar las bacterias que nos están matando?
Esta no es una idea nueva; puede aplicarse tanto a plagas agrícolas como a enfermedades humanas, y hay lugares que utilizan activamente estos tratamientos. En algunas partes del mundo, nos dijo Hie, "se puede ir al supermercado y comprar un cóctel de fagos sin receta".
Pero aprovechar la IA y el control que permite sobre el diseño biológico podría significar, en el futuro, que los científicos puedan producir fagos "a la medida" para la medicina personalizada, y diversas cepas de fagos que se sabe que producen mejores resultados terapéuticos.
Si continuamos avanzando en la tecnología de estos modelos, tendrán un gran impacto positivo en la humanidad. Dr. Brian L. Hie
Hie se muestra muy optimista respecto a esta tecnología, y es fácil dejarse llevar por los impresionantes logros descritos en el artículo. Pero hay otro aspecto que también debe considerarse: la bioseguridad.
¿Está el mundo preparado para los virus generados por IA?
"Estamos lejos de estar preparados para un mundo en el que la inteligencia artificial pueda crear un virus funcional", comienza un reciente artículo de opinión del Washington Post escrito por Tal Feldman, estudiante de Derecho de Yale con formación en IA y ciencia de datos, y Jonathan Feldman, estudiante de informática y biología del Instituto Tecnológico de Georgia.
Feldman y Feldman admiten que el equipo de Stanford "apostó por lo seguro"; de hecho, Hie y sus coautores incluyeron una sección completa en los materiales complementarios del artículo para abordar específicamente estas cuestiones, y su atención a la seguridad queda clara en todo momento.
Pero Feldman y Feldman se preguntan: "¿Qué impide que otros utilicen datos abiertos sobre patógenos humanos para construir sus propios modelos?". ¿Podríamos estar dirigiéndonos hacia una situación en la que actores maliciosos puedan aprovechar esta tecnología para crear sus propios virus humanos mortales?
“Estos modelos están progresando muy rápido”, declaró Hie a IFLScience. “Incluso si en nuestro estudio fuéramos bastante precavidos y reflexivos, a medida que los modelos avancen y se vuelvan más comunes, es posible que otros grupos no sean tan precavidos con la seguridad”.
En cuanto a las posibles medidas de seguridad y regulaciones que podrían adoptarse en el futuro, Hie afirmó que el artículo del Washington Post presentó algunas buenas sugerencias. Señaló que sintetizar el ADN y producir los virus puede ser fácil de explicar, pero en la práctica no es trivial. Tampoco es necesariamente cierto que alguien con malas intenciones tenga que esperar para usar la IA para lograr sus nefastos propósitos: “Lamentablemente, diseñar algo peligroso ahora mismo no es muy difícil”.
Por otro lado, los problemas que esta tecnología podría ayudarnos a resolver son graves y representan una crisis existencial para la humanidad. Se prevé que la resistencia a los antimicrobianos contribuya a más de 39 millones de muertes para 2050 si no se toman más medidas. Una mejor vía para la terapia con fagos podría contribuir a ello.
"Creo que el potencial beneficio supera con creces el riesgo", concluyó Hie. "Sin duda, debemos hacerlo de forma responsable y segura, pero si continuamos avanzando en la tecnología de estos modelos, tendrán un gran impacto positivo en la humanidad".
La preimpresión, que actualmente se encuentra en revisión por pares y aún no se ha publicado, está disponible en bioRxiv.