Juan Carlos Vallejo 
Google DeepMind, Meta e Isomorphic Labs destinarán conjuntamente 300 millones de dólares a un proyecto científico que busca desarrollar células virtuales capaces de predecir cómo reaccionan las células reales ante medicamentos, enfermedades y otros cambios en su entorno.
La inversión forma parte de la Iniciativa de Biología Virtual de Biohub, una organización de investigación impulsada por Mark Zuckerberg y Priscilla Chan. El programa reúne compromisos valorados en 1.800 millones de dólares y cuenta con la participación de instituciones científicas y agencias del Gobierno estadounidense.
El objetivo es desarrollar modelos de inteligencia artificial que permitan a los investigadores ensayar determinadas intervenciones biológicas en un computador antes de trasladarlas a un laboratorio.
No significa que los científicos hayan creado una célula humana digital completamente funcional. La iniciativa, ampliada el 7 de octubre de 2026, busca reunir los datos y desarrollar las tecnologías necesarias para conseguirlo.
¿Cómo funcionaría una célula virtual?
Una célula humana contiene miles de componentes que interactúan constantemente. Su comportamiento depende de los genes, las proteínas, las señales químicas y las condiciones del tejido al que pertenece.
Los científicos pueden observar algunas de estas interacciones mediante microscopios y pruebas de laboratorio, pero todavía resulta difícil predecir todas las consecuencias de una intervención.
La propuesta consiste en entrenar sistemas de IA con enormes cantidades de información biológica para que aprendan patrones y anticipen respuestas celulares.
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Por ejemplo, un investigador podría utilizar un modelo para estimar cómo reaccionaría determinado tipo de célula ante una sustancia experimental. Si la predicción resulta prometedora, el equipo tendría una razón para priorizar esa prueba en el laboratorio.
El posible beneficio sería reducir el número de experimentos poco prometedores y concentrar recursos en aquellos con mayores probabilidades de aportar información útil.
Para alimentar estos modelos, Biohub plantea utilizar tecnologías como la tomografía crioelectrónica, que permite estudiar estructuras celulares con gran detalle, y sistemas de microscopía capaces de registrar enormes cantidades de células.
El Departamento de Energía de Estados Unidos comprometió más de 500 millones de dólares durante cinco años para investigación, mediciones y capacidad informática. Los Institutos Nacionales de Salud también participarán mediante la coordinación de conjuntos de datos desarrollados con inversiones federales anteriores.
Biohub había comprometido inicialmente 500 millones de dólares para el programa, anunciado en abril de 2026.
El obstáculo que todavía enfrenta la inteligencia artificial
La mayor dificultad no consiste únicamente en construir un modelo más potente. Los investigadores necesitan información experimental suficientemente amplia y confiable para representar la diversidad de las células y sus respuestas.
A diferencia de los modelos de lenguaje, que pueden entrenarse con grandes colecciones de textos, los sistemas destinados a comprender procesos biológicos necesitan mediciones obtenidas mediante experimentos especializados.
Además, una predicción computacional no equivale a demostrar que un medicamento funciona. Los resultados deberán contrastarse con observaciones reales y, cuando corresponda, superar las etapas de investigación preclínica y los ensayos clínicos.
La iniciativa también plantea preguntas sobre quién tendrá acceso a los datos científicos, cómo se compartirán y qué papel desempeñarán las empresas privadas en su desarrollo.
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Biohub propone construir recursos estandarizados para la comunidad investigadora internacional, con la participación de instituciones como el Broad Institute, el Allen Institute y el Wellcome Sanger Institute. NVIDIA también ofrecerá apoyo tecnológico.
El proyecto todavía se encuentra en una fase de construcción de sus recursos fundamentales. Su éxito dependerá de que los futuros modelos puedan realizar predicciones reproducibles y suficientemente precisas para orientar experimentos reales.
Si los investigadores consiguen ese nivel de fiabilidad, las células virtuales podrían convertirse en herramientas para estudiar enfermedades y seleccionar candidatos a nuevos tratamientos. Por ahora, la promesa sigue siendo una meta científica y no una tecnología capaz de reemplazar los laboratorios.
Foto: Generada con IA
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Redacción Teleprónter 
