Modelos de genomas grandes: la nueva frontera en el diseño de virus

Large genome models used to design new viruses

La inteligencia artificial ha dado un paso significativo en el campo de la biología, centrándose en el diseño de proteínas, que son fundamentales para la vida al catalizar reacciones químicas y estructurar células. Sin embargo, el enfoque ha evolucionado hacia la creación de modelos de genomas grandes capaces de generar secuencias de ADN que codifican proteínas funcionales en bacterias y emulan estructuras genéticas en células complejas. Recientemente, estos modelos han sido utilizados para diseñar genomas de virus que infectan bacterias.

Estos avances no son ciencia ficción; los virus creados por los modelos son similares a virus existentes, aunque presentan características distintas que serían difíciles de evolucionar de manera natural. Investigadores de la Universidad de Stanford sugieren que es momento de considerar las implicaciones de que una inteligencia artificial pueda diseñar un virus que ataque a vertebrados.

Los modelos de genomas grandes funcionan de manera similar a los modelos de lenguaje, pero aplicados al ADN. Aunque el ADN solo utiliza cuatro «letras» (A, T, C y G), los genomas tienen áreas donde la siguiente letra es crucial, intercaladas con secuencias donde cualquier base podría encajar. Estos modelos deben reconocer el contexto biológico de las secuencias que generan, incluso en situaciones que aún no comprendemos completamente.

Como medida de precaución, los investigadores no proporcionaron a los modelos, llamados Evo 1 y Evo 2, secuencias de virus que atacan células complejas. Sin embargo, los virus que atacan bacterias, conocidos como bacteriófagos, fueron considerados seguros para experimentación. Para probar los modelos, se eligió el virus ΦX174, que infecta E. coli. Este virus, con 11 genes y un ciclo de infección bien caracterizado, sirvió como caso de estudio.

Los modelos fueron alimentados con más de dos millones de bases de secuencias de ADN de bacteriófagos y ajustados con secuencias específicas de Microviridae, el grupo al que pertenece ΦX174. Tras experimentar con diferentes secuencias de inicio, los investigadores encontraron que las secuencias de cuatro a nueve bases eran las más efectivas para generar genomas relacionados con ΦX174.

El proceso de generación de virus incluyó condiciones para descartar secuencias no viables, como aquellas con proteínas de espiga defectuosas o longitudes inadecuadas. Finalmente, de 302 secuencias propuestas, se lograron sintetizar químicamente 285 para pruebas adicionales.

Fuente: https://arstechnica.com/science/2026/08/large-genome-models-used-to-design-new-viruses/