Avance biomédico: diseñan por primera vez mediante IA virus viables orientados a combatir superbacterias
Aviso de transparencia (Reglamento UE de IA, art. 50): este artículo ha sido redactado con apoyo de inteligencia artificial a partir de fuentes verificadas, y revisado y editado por el equipo de IAGeducación antes de su publicación.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford y el Arc Institute ha conseguido, por primera vez, que un sistema de inteligencia artificial diseñe desde cero genomas completos de virus capaces de funcionar en el laboratorio. El logro, publicado en la revista Science, abre una vía inédita para combatir a las llamadas superbacterias, microorganismos que se han vuelto resistentes a los antibióticos disponibles.
El sistema empleado, basado en los modelos genómicos Evo (Evo 1 y Evo 2), fue entrenado con más de dos millones de secuencias de bacteriófagos, los virus que infectan y destruyen bacterias sin afectar a las células humanas. A partir de esa base, la IA tomó como plantilla el genoma del fago ΦX174, un virus sencillo de algo más de 5.380 nucleótidos, y generó miles de variantes nuevas orientadas a atacar cepas resistentes de la bacteria E. coli.
De las 285 secuencias digitales seleccionadas para su síntesis y prueba en condiciones reales de laboratorio, 16 resultaron ser fagos viables: es decir, virus funcionales capaces de replicarse y de infectar a su bacteria objetivo. Aunque la cifra pueda parecer modesta, los científicos la consideran un resultado extraordinario, ya que confirma que el modelo de IA ha aprendido a respetar las restricciones biológicas necesarias para que un genoma diseñado artificialmente sea viable.
Algunos de los fagos generados por la IA presentaban mutaciones, genes y elementos reguladores completamente distintos a los de cualquier virus natural conocido, mientras que otros mantenían una identidad cercana al 40% con el genoma original. Lo más relevante para la medicina es que, combinados, varios de estos fagos diseñados lograron superar la resistencia desarrollada por dos cepas de E. coli frente a los bacteriófagos naturales de referencia.
Brian Hie, uno de los investigadores del proyecto, explicó que el objetivo es que esta estrategia complemente los tratamientos existentes de terapia fágica, y no que los sustituya. La supervisión humana experta fue constante durante todo el proceso: el sistema de IA propuso miles de diseños, pero fue el equipo científico quien filtró, sintetizó y validó experimentalmente cada candidato antes de confirmar su viabilidad.
El avance llega en un momento crítico para la salud pública mundial. La resistencia a los antibióticos está considerada una de las mayores amenazas sanitarias del siglo XXI, y en las últimas dos décadas apenas se han aprobado nuevos antibióticos capaces de hacerle frente. La terapia con bacteriófagos, al usar virus que atacan específicamente a la bacteria patógena sin dañar la microbiota ni las células humanas, se perfila como una alternativa cada vez más viable cuando los fármacos convencionales fracasan.
El estudio no está exento de debate. Al hacerse público en abierto el código y los modelos empleados, varios expertos han advertido sobre los riesgos de bioseguridad que plantea esta tecnología si cae en manos malintencionadas. Investigadores del Centro de Seguridad Sanitaria de la Universidad Johns Hopkins han señalado que el hallazgo obliga a abrir cuanto antes un debate normativo sobre cómo regular el diseño de organismos mediante IA, mientras que agencias como la FDA estadounidense y la EMA europea ya han empezado a actualizar sus directrices para evaluar fármacos y terapias desarrollados con inteligencia artificial.
Por ahora, los bacteriófagos diseñados por la IA solo atacan bacterias, no células humanas, y su uso se mantiene en fase experimental y bajo control de laboratorio. Pero el hecho de que una inteligencia artificial haya sido capaz de «escribir» ADN funcional, en lugar de limitarse a leerlo o analizarlo, marca un punto de inflexión: la biología, hasta ahora un terreno que solo evolucionaba por selección natural o por edición genética dirigida, empieza a programarse también desde una pantalla.
Fuentes: Euronews, National Geographic España, ABC Color, Diario Qué! y El Ecosistema Startup, con base en el estudio publicado por equipos de la Universidad de Stanford y el Arc Institute en la revista Science (agosto de 2026).
Aviso de transparencia (Reglamento UE de IA, art. 50): este contenido ha sido generado con asistencia de inteligencia artificial y supervisado editorialmente por IAGeducación, conforme a los requisitos de transparencia establecidos en la normativa europea.
