Una IA creó virus que no se encuentran en la naturaleza

Los científicos entrenaron a un modelo de inteligencia artificial con bases de datos de ADN y luego le pidieron que creara recetas de genomas virales. Dieciséis de ellas resultaron viables y dieron lugar a nuevos virus.

Por primera vez, científicos usaron inteligencia artificial (IA) para crear nuevos tipos de virus, algo que aviva las esperanzas de lograr avances médicos, pero también plantea la inquietante posibilidad de que esa tecnología algún día pueda ser usada para inventar patógenos peligrosos.

Sintetizar virus desde cero no es nada nuevo. Hace mucho tiempo que los investigadores aprendieron a fabricar genomas virales; estos se utilizan para investigar vacunas y medicamentos antivirales, así como para aprender cómo funcionan los virus.

Pero el nuevo estudio, publicado el jueves en la revista Science, va mucho más allá de duplicar genes virales. Los científicos del Arc Institute, una organización de investigación en Palo Alto, California, le enseñaron a un modelo de IA a reconocer patrones de la estructura del ADN en la naturaleza, y luego a usar esos datos para escribir recetas de virus totalmente nuevos.

Los investigadores siguieron esas recetas para crear moléculas de ADN, que insertaron en bacterias. Luego, las bacterias modificadas produjeron virus jamás vistos en la naturaleza. Los virus fueron capaces de infectar a otras bacterias, lo que demostró que eran viables.

"Este es un hito importante", dijo Patrick Cai, biólogo sintético de la Universidad de Mánchester, que no participó en el estudio.

Los virus ideados por la IA no representan una amenaza para los humanos, porque todos son similares a un virus que se encuentra en la naturaleza llamado Phi X-174, que solo puede infectar bacterias.

Sin embargo, el nuevo estudio aviva las crecientes preocupaciones de que la inteligencia artificial podría facilitar la creación de una nueva generación de armas biológicas, desde venenos mortales hasta pandemias imparables.

Moritz Hanke, investigador del Centro Johns Hopkins para la Seguridad de la Salud que no participó en el nuevo estudio, dijo que mientras la ciencia avanza a toda velocidad, los gobiernos y las organizaciones científicas han tardado en desarrollar medidas de protección que podrían bloquear la creación de un virus mortal.

"Simplemente hay una desconexión enorme", dijo.

Los autores del estudio utilizaron un modelo de IA llamado Evo, que es similar en algunos aspectos a ChatGPT, creado por OpenAI. (The New York Times demandó a OpenAI, creador de ChatGPT, y a su socio, Microsoft).

ChatGPT responde preguntas enlazando las palabras que parecen tener más probabilidades de aparecer juntas. Puede hacerlo gracias a años de entrenamiento con enormes cantidades de texto extraído de internet, libros y otras fuentes.

En algunos aspectos, el ADN es sorprendentemente similar a un libro: una cadena de componentes moleculares, conocidos como nucleótidos, dispuestos como letras en una línea de texto. Un gen consta de cientos de nucleótidos extraídos de un alfabeto de cuatro letras: A, C, G y T. La secuencia codifica las instrucciones para construir proteínas y otras moléculas.

El ADN tiene sus propias reglas gramaticales, y si una secuencia las infringe, el resultado es un sinsentido biológico. Los biólogos han descubierto algunas de las reglas gramaticales de la naturaleza, pero muchas siguen siendo un misterio.

Los investigadores se preguntaron si Evo podría aprender estas reglas por su cuenta. En lugar de entrenarlo con texto, lo entrenaron con secuencias genéticas extraídas de millones de animales, plantas, microbios y virus. En total, Evo examinó alrededor de nueve billones de nucleótidos.

Evo terminó reconociendo patrones comunes a lo largo del árbol de la vida y los utilizó para generar planos de nuevos genes que codificaban proteínas capaces de realizar funciones específicas. Estos resultados llevaron al equipo a preguntarse si Evo podría dominar no solo genes individuales, sino también un genoma completo.

Ya que al principio la IA solo podría manejar genomas pequeños, los científicos decidieron intentar crear virus. Mientras que un genoma humano contiene más de tres mil millones de nucleótidos, muchos virus tienen genomas de apenas unos cuantos miles de nucleótidos.

"Simplemente parecía el próximo paso obvio", dijo Samuel King, estudiante de posgrado de la Universidad de Stanford y autor del nuevo estudio. Él y sus colegas le dieron a Evo otra ronda de entrenamiento, esta vez con los 11 genes del Phi X-174 y unos 15.000 de sus parientes más cercanos.

Tomaron esta decisión en parte porque los científicos conocen sumamente bien el Phi X-174 porque lo han estudiado durante casi un siglo. Y como es un bacteriófago que solo infecta a la E. coli, sabían que los virus similares a este serían seguros.

Una vez que Evo se familiarizó con los genomas del Phi X-174 y sus parientes, los investigadores le pidieron al modelo que escribiera nuevas versiones propias. Evo generó 700.000 versiones potenciales; los científicos se enfocaron solo en aquellas que parecían tener las mayores probabilidades de éxito.

Terminaron creando moléculas de ADN a partir de 285 de las secuencias sugeridas por Evo. Cuando esos genomas estuvieron listos para ser probados, King y sus colegas los insertaron en bacterias, que esparcieron en placas de Petri.

En muchas de las placas, los microbios crecieron tranquilamente: los genomas de Evo habían fallado. Pero en una placa, los investigadores notaron la aparición de puntos transparentes en la capa turbia de bacterias, la señal reveladora de que los virus se estaban multiplicando.

El ADN que los científicos habían insertado en las bacterias produjo cubiertas proteicas que contenían genes virales. Los virus brotaron de las células, dejando atrás los restos de sus huéspedes muertos.

A medida que King y sus colegas fueron probando más genomas, observaron más puntos transparentes. En total, descubrieron que 16 de los genomas de Evo produjeron virus viables nuevos.

Esos virus demostraron ser tan resistentes como los naturales. De hecho, algunos se multiplicaron más rápido que el Phi X-174. "No solo son versiones débiles de cosas que ya existen", señaló Oliver Crook, un químico de proteínas de la Universidad de Oxford que no participó en el nuevo estudio.

Crook advirtió que los virus de Evo no eran creaciones radicalmente nuevas. En general, son muy similares a las especies naturales porque dependen de la misma biología subyacente.

Los científicos tendrán que realizar más experimentos para descubrir si Evo tiene la misma tasa de éxito si se entrena con otros grupos de virus. De ser así, Crook esperaba que los científicos pudieran encontrar algunos virus generados por IA que podrían convertirse en herramientas útiles para la medicina y la biotecnología.

"Gran parte de nuestra ciencia se basa en los virus como tecnología", dijo. Por ejemplo, para tratar a personas con trastornos genéticos los médicos introducen genes en virus, que luego los transportan hasta las células.

Pero junto con esta esperanza, el éxito inicial de Evo ha generado preocupaciones de que la inteligencia artificial pueda utilizarse para crear patógenos letales. "Podrías decir: 'Oye, modelo de lenguaje genómico, hazme un genoma de influenza modificado para que sea más transmisible o más letal'", especuló Hanke.

Mientras entrenaban a Evo, los posibles peligros estaban en la mente de los investigadores. No le proporcionaron al modelo datos sobre virus que infectan a humanos y excluyeron virus similares que infectan a otros animales, plantas y hongos.

Como resultado, Evo no puede generar genomas de virus que puedan representar una amenaza para los seres humanos. "Queríamos ser extremadamente cuidadosos", dijo Brian Hie, biólogo computacional de la Universidad de Stanford y autor del nuevo estudio.

Hanke reconoció el mérito de Hie y sus colegas por tomar esa precaución. "Creo que eso es muy loable", dijo, "porque no reciben orientación de ninguna parte sobre lo que deberían estar haciendo".

La semana pasada, señaló Hanke, los Institutos Nacionales de Salud presentaron una nueva política para detener la investigación de alto riesgo en ciencias de la vida. Este lineamiento prohibiría a los científicos realizar experimentos que hicieran más dañinos a los agentes biológicos.

Pero la investigación basada en computadoras --como la generación de ADN de virus con IA-- "no está prohibida por esta política a menos que involucre a una entidad de interés", dijo la agencia en un comunicado.

Es fácil determinar si un virus natural como la viruela es una entidad de interés. Pero Hanke dijo que no hay consenso sobre cómo juzgar el posible peligro de un virus creado por un modelo de IA.

"¿Qué riesgo representa algo que nunca he visto antes?", preguntó.

Carl Zimmer cubre noticias sobre ciencia para el Times y escribe la columna Orígenes.