Mónica Zlotogorski
Si has navegado por las redes sociales o visto las noticias recientemente, es probable que te hayas topado con titulares sensacionalistas que advierten que la inteligencia artificial ha cruzado un umbral peligroso. El relato suena a la escena inicial de otra película apocalíptica de ciencia ficción: científicos que utilizan un modelo avanzado de IA para diseñar, desde cero, virus totalmente nuevos y funcionales.
Aunque el experimento es totalmente real, la forma en que los medios lo han presentado no lo es. Aquí te explicamos la ciencia real, despojada del sensacionalismo típico de los titulares gancho o *clickbait* (si quieres saber más sobre el *clickbait*, consulta mi artículo reciente sobre el tema).
¿Qué ocurrió realmente en el laboratorio?
La investigación, publicada en la revista *Science*, fue llevada a cabo por un equipo de la Universidad de Stanford y el Arc Institute. Utilizaron un modelo fundacional de IA de código abierto llamado Evo.
1. El ADN como lenguaje
Evo funciona bajo los mismos principios básicos que la IA generativa (como ChatGPT). En lugar de entrenarse con vocabulario humano, Evo se entrenó con el “lenguaje” de la genética (concretamente, con miles de millones de pares de bases de ADN: A, C, T, G). Para garantizar la seguridad, los investigadores alimentaron a la IA estrictamente con datos procedentes de bacterias y virus bacterianos. Excluyeron deliberadamente de su biblioteca de entrenamiento todos los virus humanos, animales y vegetales para eliminar cualquier riesgo para la población.
2. Generación de un genoma a partir de una instrucción
En esencia, los científicos dieron a la IA una instrucción: redactar un plano completo y funcional para un virus totalmente nuevo. La IA debía organizar correctamente entre 30.000 y 40.000 letras genéticas en el orden exacto necesario para construir la cubierta física del virus, su maquinaria de replicación y el mecanismo para salir de la célula huésped.
3. La prueba de “arranque”
La IA generó planos digitales. A continuación, los científicos sintetizaron químicamente esas cadenas físicas de ADN en el laboratorio y las introdujeron en bacterias *E. coli*. De entre cientos de diseños generados por la IA, 16 planos lograron “arrancar” con éxito. Dieron lugar a partículas virales móviles y totalmente funcionales que infectaron y se multiplicaron dentro de las bacterias, tal como lo haría un virus natural.
Los 16 virus creados por Evo son bacteriófagos (o “fagos”). Los fagos son los enemigos naturales acérrimos de las bacterias y son físicamente incapaces de adherirse a las células humanas o de dañarlas.
Un bacteriófago tiene una estructura física similar a la de un módulo de aterrizaje lunar microscópico. Sus “patas” están diseñadas genéticamente para adherirse exclusivamente a proteínas específicas de la pared celular de una bacteria (como *E. coli*). Las células humanas son fundamentalmente diferentes y carecen por completo de estos puntos de anclaje específicos. Esperar que un bacteriófago infecte a un ser humano es como intentar conectar un cable USB a una licuadora de cocina: la arquitectura física simplemente no encaja.
Lejos de ser una amenaza, esta tecnología se perfila como un avance enorme para la salud humana. Se prevé que, para el año 2050, las “superbacterias” resistentes a los antibióticos causen la muerte de 10 millones de personas al año. Además, millones de personas enferman anualmente debido a brotes de *Salmonella* o *E. coli* relacionados con lechugas, espinacas o carnes contaminadas. En lugar de rociar los cultivos con pesticidas químicos agresivos, se plantea que estos fagos específicos —diseñados mediante inteligencia artificial— podrían aplicarse sobre los cultivos para eliminar las bacterias causantes de intoxicaciones alimentarias antes de que los alimentos lleguen a las estanterías de las tiendas, reduciendo así el desperdicio de alimentos y la necesidad de retirarlos del mercado.
Sin embargo, aquí es precisamente donde surge un problema más profundo y sistémico.
El riesgo real: el dilema del doble uso y las causas fundamentales sistémicas
El peligro inmediato de este experimento no radica en que estos 16 virus específicos escapen de un laboratorio y desencadenen una pandemia humana; solo interactúan con la bacteria *E. coli*. Las verdaderas complejidades de esta tecnología residen en la bioseguridad y en los sistemas más amplios que impulsan la crisis de los antibióticos.
1. El dilema del doble uso
La primera preocupación genuina planteada por los expertos en bioseguridad es el concepto de tecnología de doble uso. Dado que los modelos de IA como Evo son de código abierto, los expertos advierten que, si no se establecen las salvaguardas adecuadas, un actor malintencionado podría, en teoría, intentar ajustar un modelo similar utilizando patógenos humanos (como los de la gripe o la viruela) para diseñar virus capaces de eludir nuestras vacunas. La comunidad científica exige regulaciones estrictas para el hardware, los microchips y los centros de impresión de ADN que materializan estas secuencias digitales.
2. Prácticas de ganadería industrial
La segunda causa raíz genuina —y posiblemente abrumadora— de la resistencia mundial a los antibióticos es la ganadería industrial. A nivel mundial, entre el 70 % y el 80 % de todos los antibióticos de importancia médica se administran al ganado, no a los seres humanos. Los animales en las granjas industriales suelen mantenerse en condiciones de hacinamiento extremo y falta de higiene. En lugar de modificar el entorno para mantener a los animales sanos de forma natural, la industria utiliza antibióticos con fines profilácticos (como medida preventiva) y para acelerar artificialmente el crecimiento.
Esta exposición constante de millones de animales a dosis bajas de antibióticos crea el caldo de cultivo evolutivo perfecto para las superbacterias. La introducción de virus diseñados mediante inteligencia artificial —ya sea para rociar cultivos o para alimentar a los animales— amenaza con perpetuar precisamente este ciclo. Esto permite a la ganadería industrial mantener prácticas insostenibles, de hacinamiento y falta de higiene mediante la introducción de un nuevo parche biológico, en lugar de abordar en su origen los problemas fundamentales de bienestar animal y saneamiento.
3. Uso excesivo en la atención sanitaria y retrasos en el diagnóstico
El tercer problema real radica en la medicina humana, donde los pacientes a menudo exigen —y los médicos prescriben— antibióticos para infecciones virales (como el resfriado común o la gripe) contra las cuales estos fármacos son totalmente ineficaces. Los médicos, sobrecargados de trabajo y bajo una intensa presión de tiempo, suelen recetar antibióticos de amplio espectro por precaución o para satisfacer las expectativas del paciente, en lugar de esperar varios días a obtener pruebas diagnósticas adecuadas que identifiquen la causa bacteriana exacta de la enfermedad. Este uso excesivo masivo vierte toneladas de antibióticos activos en los sistemas de aguas residuales cada año, ejerciendo una presión evolutiva constante sobre las bacterias del medio ambiente para que muten y desarrollen resistencia a nuestros fármacos actuales.
En resumen, este experimento equivale prácticamente a tratar un síntoma en lugar de la causa raíz o el problema real.
La economía farmacéutica y un modelo de negocio fallido
A estos problemas se suma el hecho de que la industria farmacéutica dejó de priorizar el desarrollo de nuevos antibióticos hace décadas, ya que su modelo de negocio económico está fundamentalmente roto.
El desarrollo de cualquier nuevo fármaco cuesta miles de millones de dólares. Si una empresa crea un antibiótico nuevo, potente y muy eficaz, los médicos —con buen criterio— lo reservarán como “último recurso” para las infecciones más raras y peligrosas, con el fin de evitar que las bacterias desarrollen resistencia a él. Dado que el fármaco se utiliza deliberadamente lo menos posible, a la empresa farmacéutica le resulta difícil recuperar los costes de investigación y desarrollo.
En consecuencia, resulta mucho más rentable destinar recursos a fármacos relacionados con el estilo de vida o a tratamientos para enfermedades crónicas (como la hipertensión o el colesterol alto) que el paciente debe adquirir a diario durante décadas. Los incentivos de ingresos del mercado han provocado, en la práctica, el abandono de la investigación básica sobre enfermedades infecciosas, acorralando a los sistemas sanitarios y obligando a la ciencia a recurrir a tecnologías de IA —altamente volátiles e impredecibles— para intentar salvar a la humanidad de una sequía investigadora que dura ya varias décadas.
Si no se abordan estas causas fundamentales (reformar la agricultura industrial, modificar la infraestructura sanitaria y corregir los incentivos económicos de la producción farmacéutica), la creación de 16, 100 o 10.000 virus diseñados por IA no cambiará nada en última instancia. El sistema biológico simplemente generará nuevas cepas de bacterias que se adapten a los virus de IA, y el ciclo se repetirá.
Esos son los desafíos estructurales en los que debemos centrarnos principalmente. Me preocupa realmente la tendencia a considerar que los virus y las bacterias son «totalmente malos», pero ese es un tema para otro artículo.
La otra cuestión absolutamente clave, sin lugar a dudas, es esta: ¿qué sucede cuando actores malintencionados utilizan la IA con malas intenciones? Es decir, el papel biológico y ecológico de los microbios frente a la amenaza digital y de seguridad que representan dichos actores. Ese es un asunto que requiere un análisis profundo y otro artículo.