¿Una inteligencia artificial podría crear la próxima pandemia? El experimento que obliga a replantear la bioseguridad
Investigadores de Stanford y el Arc Institute utilizaron modelos de inteligencia artificial para diseñar genomas completos de virus que atacan bacterias y lograron obtener 16 virus viables
Una inteligencia artificial ya logró algo que hasta hace poco permanecía principalmente en el terreno de la teoría. Investigadores utilizaron modelos capaces de trabajar con secuencias genéticas completas para diseñar nuevos virus y comprobaron en laboratorio que algunos de ellos podían funcionar.
Los organismos diseñados fueron bacteriófagos, virus especializados en infectar bacterias, y el experimento fue construido precisamente para evitar organismos capaces de afectar a seres humanos, animales o plantas.
Cómo una IA consiguió diseñar virus que no existían en la naturaleza
El trabajo fue desarrollado por investigadores vinculados con Stanford University y el Arc Institute utilizando Evo 1 y Evo 2, modelos entrenados para interpretar información genética de una manera comparable, en términos generales, a cómo los modelos de lenguaje aprenden patrones a partir de grandes cantidades de texto.
En lugar de generar palabras, Evo trabaja con secuencias de ADN. Para comprobar hasta dónde podía llegar esa capacidad, el equipo utilizó como referencia al bacteriófago ΦX174, un virus pequeño que infecta bacterias y que por sus características permite realizar pruebas con un riesgo biológico mucho menor que el de un patógeno humano.
Los investigadores generaron cientos de diseños y posteriormente evaluaron cuáles podían convertirse en virus funcionales. Dieciséis de las secuencias probadas produjeron bacteriófagos viables, algunos suficientemente distintos de los existentes como para mostrar que el modelo no se limitó a copiar un genoma conocido.
La meta médica detrás del proyecto es relevante. Los bacteriófagos pueden utilizarse para atacar bacterias resistentes a los antibióticos y la inteligencia artificial podría acelerar el diseño de virus capaces de reconocer cepas contra las que los tratamientos actuales comienzan a fallar.
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Por qué el experimento preocupa si los virus no infectan humanos
La preocupación no está en los 16 virus creados durante este estudio, sino en qué podría ocurrir cuando estas herramientas sean mucho más potentes o se entrenen con información diferente.
Investigadores del Johns Hopkins Center for Health Security han advertido que los modelos de inteligencia artificial aplicados a biología presentan un problema de doble uso. La misma tecnología que puede ayudar a desarrollar vacunas, medicamentos o terapias también podría reducir barreras técnicas para modificar organismos peligrosos.
El experimento de Stanford fue diseñado con límites deliberados. Los investigadores evitaron trabajar con virus humanos y utilizaron un sistema biológico de bajo riesgo. Aun así, demostrar que una IA puede pasar de analizar información genética a proponer un genoma completo que funciona físicamente cambia la discusión sobre qué controles deberían existir.
Una evaluación independiente de Evo 2 publicada posteriormente concluyó que, al menos con bacteriófagos pequeños, el modelo se comporta más como un optimizador de posibilidades existentes que como una máquina capaz de inventar amenazas biológicas completamente nuevas. Los propios autores advierten, sin embargo, que ese resultado no puede extrapolarse automáticamente a virus más grandes o estructuralmente diferentes.
¿Podría una inteligencia artificial crear un virus con potencial pandémico?
Con la tecnología demostrada en este experimento, no existe evidencia de que Evo pueda diseñar desde cero un virus humano capaz de desencadenar una pandemia. Los bacteriófagos utilizados tienen una biología mucho más sencilla y no infectan a personas.
Lo que preocupa a los especialistas es la trayectoria. Los modelos biológicos están avanzando rápidamente y cada nueva generación puede comprender secuencias más largas, estructuras más complejas y relaciones genéticas que antes requerían años de experimentación.
Por eso, más de un centenar de investigadores han planteado la necesidad de controlar el acceso a determinados datos biológicos de alto riesgo y establecer filtros antes de entrenar modelos con información que pueda aumentar capacidades relacionadas con patógenos peligrosos.
El problema tampoco termina en la inteligencia artificial. Incluso si un modelo produce una secuencia, todavía existen barreras físicas para convertirla en un organismo funcional. Expertos consultados después del experimento consideran que modificar patógenos ya existentes continúa siendo un riesgo más inmediato que pedirle a una IA que diseñe uno completamente nuevo.
La discusión ahora está en cómo impedir que el avance llegue sin controles
La publicación coincide con un momento en que gobiernos, universidades y empresas tecnológicas intentan definir nuevas reglas para la llamada IA aplicada a biología.
Google DeepMind lanzó recientemente un programa de bioresiliencia enfocado en utilizar inteligencia artificial para detectar amenazas biológicas, acelerar vacunas y fortalecer la respuesta ante brotes, mientras especialistas de Johns Hopkins, RAND y Brown University han pedido controles que acompañen el crecimiento de estas herramientas.
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