
El jueves 6 de agosto, la revista Science publicó el primer diseño completo de un genoma viral hecho por inteligencia artificial. Investigadores de la Universidad de Stanford y del Arc Institute, un centro de investigación de Palo Alto, entrenaron un modelo llamado Evo y le pidieron recetas de virus nuevos. Fabricaron 285 en el laboratorio. Dieciséis funcionaron: produjeron virus que nunca existieron en la naturaleza y que infectan y matan bacterias.
Antes de llegar a esas 285, Evo había generado 700.000 versiones posibles. Ese número es la parte que conviene mirar. Diseñar genomas en una computadora es instantáneo y casi gratis. Fabricar el ADN es lento, caro y pasa por un proveedor comercial.
La ciencia acaba de automatizar el tramo barato. El control quedó en el otro.

Evo funciona parecido a ChatGPT, pero no leyó libros. El ADN se parece a un texto: una hilera de piezas químicas llamadas nucleótidos, ordenadas como letras. Cada gen es cientos de esas letras tomadas de un alfabeto de cuatro: A, C, G y T. Tiene reglas de gramática propias y, si una secuencia las viola, el resultado no significa nada.
Los investigadores entrenaron a Evo con secuencias genéticas de millones de animales, plantas, microbios y virus. El modelo recorrió unos nueve billones de nucleótidos y aprendió los patrones sin que nadie se los explicara. Después le dieron una segunda ronda de entrenamiento con un virus específico, el Phi X-174, y unos 15.000 parientes cercanos suyos.
Eligieron ese virus por dos razones. Es diminuto, unas 5.000 letras frente a los más de 3.000 millones del genoma humano. Y solo infecta a la bacteria E. coli, de modo que cualquier cosa parecida a él resultaba segura de manipular. El equipo excluyó del entrenamiento los virus que infectan a personas, animales, plantas y hongos.

Insertaron el ADN en bacterias y las esparcieron en placas. En la mayoría no pasó nada. En algunas aparecieron puntos claros dentro de la película turbia de microbios: la señal de que algo crecía y reventaba células desde adentro.
De los 285 diseños fabricados, 16 produjeron virus viables, y algunos se multiplicaron más rápido que el original. Una mezcla de esos virus artificiales venció a cepas de bacterias que habían desarrollado resistencia al Phi X-174, algo que una mezcla equivalente de virus naturales no logró. Ahí está la promesa médica: tratamientos contra infecciones que ya no responden a los antibióticos.
“No son versiones enfermizas de algo que ya existe”, dijo Oliver Crook, químico de proteínas de la Universidad de Oxford, ajeno al estudio. Crook matiza también en la dirección contraria: no son creaciones radicalmente nuevas, porque se apoyan en la misma biología de base. Patrick Cai, biólogo sintético de la Universidad de Manchester, lo llamó un hito importante.

El 28 de julio, el gobierno de Estados Unidos publicó su política para frenar la investigación biológica de mayor riesgo. Prohíbe financiar con dinero público los experimentos que vuelven más peligroso a un agente biológico, los que en inglés se llaman gain-of-function y en castellano ganancia de función. No es una ley penal: es una condición para recibir fondos federales.
El mismo documento dice, con todas las letras, que la investigación puramente computacional no está prohibida, incluida la que use esos medios para diseñar formas nuevas de agentes biológicos. La excepción tiene un límite: si un proyecto propone además fabricar o modificar el agente, y eso encaja en la definición de riesgo, la norma vuelve a aplicar aunque el diseño haya nacido en una computadora.
El tramo que queda descubierto es el de las 700.000 recetas. Para esa etapa, el único mecanismo previsto es un grupo interagencial que la Casa Blanca convocará para seguir de cerca el cruce entre biología e inteligencia artificial. Seguir de cerca, no prohibir.

Entre un diseño y un virus físico hay un solo punto de paso obligatorio: la compañía que fabrica el ADN sintético. Esas empresas revisan los pedidos con programas que comparan las secuencias contra bases de datos de agentes peligrosos. Ese filtrado es voluntario en todo el mundo.
Thomas Inglesby y Moritz Hanke, del Centro de Seguridad Sanitaria de la Universidad Johns Hopkins, publicaron un comentario en la misma edición de Science. Elogian las precauciones del equipo de Stanford y piden que la revisión de pedidos deje de ser voluntaria y pase a ser obligación legal. Advierten además que hacen falta métodos capaces de detectar diseños generados por IA, que por definición no se parecen a nada catalogado. “La capacidad de componer genomas virales con IA generativa ya existe; la gobernanza para dirigirla no”, escribieron.
Hanke lo dijo más llano a The New York Times: hay una desconexión enorme.
La discusión pública sobre riesgos biológicos sigue puesta en el laboratorio. El experimento de Stanford muestra que la parte decisiva dejó de ocurrir ahí. Ocurre en una pantalla, se repite cientos de miles de veces por corrida y no atraviesa ningún control hasta que alguien decide encargar el pedido. La barrera que sigue en pie no es una ley: es la política interna de un proveedor.
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