La IA crea virus sintéticos que vencen bacterias resistentes en pruebas de laboratorio
Redacción Teleprónter 
Un equipo internacional de investigadores logró diseñar, con ayuda de inteligencia artificial, 16 bacteriófagos funcionales que no existen en la naturaleza y que fueron capaces de infectar bacterias en pruebas de laboratorio. El avance, publicado en la revista Science, representa uno de los mayores pasos hacia el diseño de genomas completos mediante IA y podría acelerar el desarrollo de nuevas terapias contra bacterias resistentes a los antibióticos.
Hasta ahora, la inteligencia artificial había demostrado utilidad para diseñar proteínas, genes y pequeñas secuencias de ADN. Sin embargo, crear un genoma completo seguía siendo un desafío debido a la enorme complejidad de las interacciones biológicas que determinan si un organismo puede funcionar.
Para superar esa barrera, los científicos entrenaron modelos de lenguaje genómico llamados Evo 1 y Evo 2 con millones de genomas de organismos presentes en la naturaleza. De forma similar a cómo un modelo de IA aprende patrones del lenguaje humano, estos sistemas identificaron las reglas evolutivas que organizan las secuencias de ADN.
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El experimento se centró en los bacteriófagos, virus que solo infectan bacterias y que desde hace años despiertan interés como alternativa para enfrentar infecciones resistentes a los antibióticos. Debido a que poseen genomas relativamente pequeños, se consideran un buen punto de partida para explorar el diseño biológico a gran escala.
Los investigadores utilizaron como referencia el bacteriófago ΦX174, conocido por infectar la bacteria Escherichia coli. A partir de esa plantilla, la inteligencia artificial generó miles de posibles genomas. Tras una evaluación computacional, cerca de 300 fueron sintetizados químicamente y sometidos a pruebas experimentales.
Los resultados mostraron que 16 de esos diseños eran viables. Los nuevos bacteriófagos conservaron la capacidad de infectar la bacteria objetivo, aunque presentaban secuencias genéticas distintas de cualquier virus conocido hasta ahora. También exhibieron diferencias en la organización de sus genes, en la longitud de sus genomas y en proteínas involucradas en su estructura.
Uno de los hallazgos más llamativos fue que uno de los fagos diseñados utilizó una proteína de empaquetamiento de ADN proveniente de un virus evolutivamente distante, una característica que posteriormente fue confirmada mediante criomicroscopía electrónica.
El estudio también evaluó el potencial terapéutico de estos organismos sintéticos. Los investigadores enfrentaron bacterias de E. coli que habían desarrollado resistencia frente al bacteriófago natural ΦX174. En esas pruebas, una mezcla de bacteriófagos creados con inteligencia artificial eliminó rápidamente las cepas resistentes, mientras que un cóctel compuesto por fagos naturales similares no obtuvo el mismo resultado.
Ese comportamiento sugiere que el diseño generativo podría facilitar el desarrollo de tratamientos capaces de adaptarse con mayor rapidez a la evolución de bacterias resistentes, uno de los principales problemas de salud pública en todo el mundo.
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Los autores sostienen que los modelos de lenguaje genómico lograron captar las reglas evolutivas del ADN con suficiente precisión para producir genomas completos funcionales. Esto amplía las posibilidades de la biología sintética y complementa herramientas ya utilizadas como la edición genética y la evolución dirigida.
Aunque los experimentos se realizaron únicamente en laboratorio y aún queda un largo camino antes de una aplicación clínica, el trabajo demuestra que la inteligencia artificial puede diseñar organismos biológicos completos con funciones específicas. El siguiente reto será trasladar esta estrategia a sistemas biológicos más complejos y explorar su uso en medicina, industria y otras áreas de la biotecnología.
Foto: magnific
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