Jóvenes Líderes NewsDetrás de la investigación se encuentra Brian Hie, un joven científico y profesor de la Universidad de Stanford especializado en la aplicación de inteligencia artificial a la biología, cuyo laboratorio trabaja en el desarrollo de nuevas herramientas capaces no solo de interpretar el lenguaje de la vida, sino también de diseñarlo.
La investigación, publicada en agosto de 2026 en la revista científica Science, presenta los primeros bacteriófagos completos generados mediante modelos de inteligencia artificial y posteriormente comprobados experimentalmente como funcionales.
Inteligencia artificial capaz de diseñar genomas
Los bacteriófagos son virus especializados en infectar bacterias. A diferencia de los virus que provocan enfermedades en las personas, estos microorganismos atacan determinadas especies bacterianas y desde hace años son estudiados como una posible alternativa o complemento frente al creciente problema de la resistencia a los antibióticos.
El equipo utilizó Evo 1 y Evo 2, modelos de inteligencia artificial entrenados para interpretar secuencias genéticas. Evo 2 fue desarrollado para trabajar con información biológica a una escala extraordinaria y fue entrenado utilizando ADN procedente de más de 100.000 especies.
En lugar de pedirle a la inteligencia artificial que modificara únicamente una proteína o una pequeña región de ADN, los investigadores enfrentaron al sistema a un desafío mucho mayor: generar genomas completos de bacteriófagos que nunca habían existido previamente en la naturaleza.
Como referencia utilizaron al bacteriófago ΦX174, un pequeño virus que infecta bacterias y que ocupa un lugar histórico en la genética: fue el primer organismo cuyo genoma completo logró ser secuenciado, en 1977.
16 virus creados por inteligencia artificial funcionaron
Los modelos generaron cientos de propuestas diferentes. Los científicos seleccionaron 285 diseños, sintetizaron físicamente su ADN y comprobaron en laboratorio si eran capaces de convertirse en bacteriófagos funcionales.
El resultado fue especialmente significativo: 16 de los diseños creados por inteligencia artificial lograron propagarse e inhibir el crecimiento de las bacterias correspondientes.
Es decir, la computadora no se limitó a analizar organismos existentes. Generó nuevas secuencias genéticas que, una vez construidas en el laboratorio, dieron lugar a virus funcionales.
El Arc Institute considera estos bacteriófagos entre los primeros organismos con genomas completos diseñados mediante inteligencia artificial y validados experimentalmente.
Lograron atacar bacterias que habían desarrollado resistencia
Uno de los resultados más interesantes apareció cuando los investigadores combinaron varios de los bacteriófagos creados por IA.
Las bacterias tienen una enorme capacidad de adaptación y pueden desarrollar resistencia no solamente a los antibióticos, sino también a determinados bacteriófagos.
Durante los experimentos, los científicos consiguieron utilizar combinaciones de los nuevos virus para combatir poblaciones bacterianas que habían adquirido resistencia frente al bacteriófago natural utilizado como referencia.
Este resultado abre una posibilidad especialmente relevante: en el futuro podrían diseñarse bacteriófagos específicos contra determinadas bacterias resistentes, generando nuevas variantes cuando los microorganismos desarrollen mecanismos para escapar de ellas.
La propia investigación advierte, sin embargo, que se trata todavía de un avance experimental. Estos virus no constituyen actualmente un tratamiento médico aprobado ni han sido desarrollados para utilizarse directamente en pacientes.
Brian Hie, un joven científico que busca enseñarle a la IA el lenguaje de la vida
Una de las figuras centrales detrás del avance es Brian Hie, joven investigador que dirige el Laboratory of Evolutionary Design de Stanford y cuya carrera se encuentra en la intersección entre biología, evolución e inteligencia artificial.
Actualmente es profesor asistente de Ingeniería Química en Stanford y desarrolla también investigaciones vinculadas al Arc Institute.
Su trabajo parte de una idea ambiciosa: de la misma manera que los grandes modelos de lenguaje pueden aprender las estructuras y relaciones existentes dentro de millones de textos, los modelos biológicos pueden aprender patrones presentes en enormes cantidades de ADN.
La diferencia es que, en este caso, el lenguaje está formado por las cuatro letras químicas que constituyen el código genético.
Evo fue concebido precisamente bajo ese principio. El modelo aprende relaciones existentes dentro de millones de secuencias biológicas y puede posteriormente utilizar ese conocimiento para realizar predicciones o proponer nuevas estructuras genéticas. Stanford ya había mostrado anteriormente que estos modelos podían generar sistemas relacionados con herramientas de edición genética como CRISPR; el nuevo trabajo lleva esa capacidad hasta el diseño de genomas virales completos.
De leer el ADN a diseñarlo
Los investigadores describen la evolución de la biología moderna mediante tres grandes etapas.
Primero aprendimos a leer el ADN, gracias al desarrollo de las técnicas de secuenciación.
Luego comenzamos a escribirlo, mediante la síntesis genética.
Ahora empieza a aparecer una tercera posibilidad: diseñarlo utilizando inteligencia artificial.
Precisamente por eso eligieron ΦX174 para demostrarlo. Su genoma fue el primero en ser secuenciado completamente, posteriormente estuvo entre los primeros genomas sintetizados químicamente y ahora sirvió como punto de partida para producir nuevos genomas mediante inteligencia artificial.
El avance liderado desde Stanford no significa que la inteligencia artificial pueda crear libremente cualquier forma de vida. Los organismos desarrollados son bacteriófagos relativamente pequeños y el proceso continúa requiriendo selección humana, síntesis de ADN y extensas pruebas de laboratorio.
Pero la investigación demuestra algo que hasta ahora no estaba probado a esta escala: un modelo de inteligencia artificial puede generar un genoma completo suficientemente coherente como para producir un sistema biológico funcional.
Si esta tecnología continúa desarrollándose, podría convertirse en una nueva herramienta para diseñar bacteriófagos destinados a combatir microorganismos resistentes, crear nuevas tecnologías biológicas y acelerar investigaciones que mediante métodos tradicionales podrían requerir años.
Un campo emergente en el que jóvenes científicos como Brian Hie están comenzando a borrar la frontera entre comprender el código de la vida y aprender a diseñarlo.
