Laboratorio afirma haber inyectado virus diseñado con IA en un humano para tratar infección resistente a antibióticos

El laboratorio de inteligencia artificial Radical Numerics, con sede en San Francisco, anunció que bacteriófagos diseñados por un modelo de IA fueron administrados a un paciente con una infección bacteriana resistente a antibióticos, bajo un procedimiento de uso compasivo liderado por un médico y autorizado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos. Se trataría de la primera vez que un organismo diseñado por IA se aplica como medicina en una persona.

Los bacteriófagos son virus que infectan bacterias y no afectan a las células humanas. Se emplean como terapia desde hace más de un siglo, antes incluso del descubrimiento de la penicilina, y su uso ha resurgido a medida que los antibióticos convencionales pierden eficacia.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) los considera en general seguros y, a diferencia de los antibióticos de amplio espectro, un fago puede atacar una cepa bacteriana específica sin dañar el resto del microbioma.

Esa misma precisión genera una dificultad: cada fago reconoce un conjunto limitado de receptores en la superficie bacteriana, por lo que tratar a un paciente exige hallar uno compatible con su infección particular. Los médicos primero revisan bibliotecas de fagos existentes, luego recurren a muestras ambientales y, como último recurso, intentan diseñarlos mediante ingeniería. En casos de sepsis, esa búsqueda puede definir la vida o la muerte del paciente.

La magnitud del problema de la resistencia antimicrobiana no está en discusión. El proyecto Global Burden of Disease estimó que esta resistencia estuvo asociada a cerca de 4,7 millones de muertes en 2021, y proyecta que entre 2025 y 2050 podría vincularse a casi 40 millones de fallecimientos adicionales.

El origen del modelo y su antecesor

Radical Numerics fue fundada por integrantes del equipo que desarrolló Evo y Evo 2, los modelos de genoma del Arc Institute que generaron los primeros genomas de fagos escritos íntegramente por inteligencia artificial. Aquel trabajo previo produjo 700.000 genomas candidatos, de los cuales 285 fueron sintetizados y solo 16 dieron origen a virus viables, una tasa de éxito baja pero suficiente como prueba de concepto.

Omnii-1, el modelo sucesor, adopta un enfoque más acotado. En lugar de inventar genomas completos, edita el componente que determina a qué bacteria se dirige el virus. El equipo trabajó sobre T7, un fago de 40 kilobases que infecta la bacteria Escherichia coli y está ampliamente caracterizado, y reescribió gp17, la fibra de la cola responsable de reconocer al receptor bacteriano.

Los resultados técnicos difundidos por la compañía

Según el informe técnico publicado por la propia empresa, con variantes de entre 11 y 15 cambios de aminoácidos respecto del fago original, el 69,9% de los diseños resultaron virus viables, frente al 4,8% logrado con controles aleatorios. De 6.694 variantes con actividad medible, 2.161 superaron el desempeño del fago original, incluidas algunas con 28 sustituciones de aminoácidos.

La compañía probó el cóctel diseñado contra bacterias aisladas de la infección real de un paciente, confirmó que eliminaba esa cepa en laboratorio y después lo administró. El paciente presentaba una infección por Escherichia coli que había resistido no solo a los antibióticos, sino a todos los fagos disponibles, una situación considerada de extrema gravedad en enfermedades infecciosas.

Lo que la empresa no reveló

Radical Numerics se negó a describir la evolución clínica, el desenlace, el hospital o los médicos involucrados, con el argumento de proteger la privacidad del paciente y evitar que incluso detalles limitados pudieran identificarlo. El informe técnico fue autopublicado en el sitio web de la empresa, sin revisión por pares, y la compañía indicó por separado que el tratamiento es propiedad suya y que busca comercializarlo.

Esa reserva se mantenía al 29 de octubre, nueve días después del anuncio, cuando publicaciones especializadas en enfermedades infecciosas seguían sin reportar evolución clínica, desenlace ni publicación revisada por pares. El informe técnico continúa siendo el único relato disponible sobre el caso.

El propio documento de la empresa reconoce que una observación de un solo paciente no puede establecer seguridad ni eficacia. El director ejecutivo, Eric Nguyen, declaró además que la compañía tiene intención de publicar los resultados mediante revisión por pares.

Las reacciones de la comunidad científica

Especialistas externos se mostraron entre intrigados y escépticos. El microbiólogo de la Universidad de Harvard Michael Baym, que no participó del proyecto, señaló que el resultado sería extraordinario si funciona, pero agregó que su instinto es de cautela hasta que el tratamiento concluya y pueda examinarse la novedad de los virus utilizados.

La lógica comercial detrás del anuncio resulta más clara: la búsqueda de fagos es un proceso lento, y Radical Numerics sostiene que puede comprimir el diseño a días en lugar de meses. Marisa Azad, especialista en enfermedades infecciosas del Hospital de Ottawa que colabora con la empresa, describió la búsqueda convencional como un proceso sumamente demandante en tiempo. Si la inteligencia artificial logra acortar ese proceso de manera confiable, podría ampliar el número de pacientes tratados a tiempo.