El modelo de lenguaje genómico Evo 2 ha diseñado nuevos genomas funcionales del bacteriófago ΦX174. Aproximadamente 300 de los diseños generados por IA se sintetizaron químicamente y se probaron en el laboratorio. Dieciséis fagos sintetizados resultaron viables y eficaces contra la bacteria resistente Escherichia coli C, lo que sugiere que la fagoterapia podría ser una opción para combatir la resistencia bacteriana. Este hito científico representa la primera vez que un modelo de lenguaje diseña una función biológica a nivel del genoma completo.
La evolución lleva aproximadamente 3 millones de años diseñando sistemas biológicos en la naturaleza mediante mutación y selección aleatorias. Desde hace tiempo, se ha utilizado la selección artificial para moldear las características biológicas de plantas y animales. La ingeniería genética es ahora una herramienta consolidada para el diseño de sistemas biológicos, gracias a los avances en biología molecular de las últimas décadas. Esto requiere predecir los detalles estructurales de un diseño funcional y viable, una tarea compleja y desafiante. La enorme capacidad de cálculo de los modernos modelos de lógica difusa (LLM), debidamente entrenados con datos evolutivos y genéticos relevantes, ha resultado muy útil para optimizar la búsqueda de diseños biológicos funcionales.
Últimamente, la IA generativa ha encontrado aplicación en el diseño de sistemas biológicos complejos a nivel de genes y proteínas individuales. En 2025, investigadores demostraron que un modelo de lenguaje entrenado a gran escala con datos evolutivos puede generar proteínas funcionales novedosas. Presentaron ESM3, un modelo de lenguaje de proteínas que genera la estructura de las proteínas y las secuencias de aminoácidos a petición. Las secuencias de proteínas determinan la estructura tridimensional y la función celular de una proteína.
Los modelos de lenguaje genómico se entrenan con grandes conjuntos de datos de ADN que comprenden millones de genomas de todos los dominios de la vida. Como resultado, estos modelos aprenden las restricciones evolutivas que dan forma a las secuencias de ADN en la naturaleza. ¿Puede un modelo de lenguaje genómico generar genomas funcionales completos?
En un estudio reciente publicado el 6 de agosto de 2026, investigadores utilizaron con éxito los modelos de lenguaje genómico Evo 1 y Evo 2 para generar genomas completos del bacteriófago ΦX174 con arquitecturas genéticas realistas y especificidad para la bacteria huésped Escherichia coli C. Emplearon el fago natural ΦX174 como plantilla de diseño. Se evaluaron miles de los genomas generados, de los cuales aproximadamente 300 se sintetizaron químicamente y se probaron en el laboratorio. Se encontraron dieciséis fagos viables. Estos fagos viables eran novedosos y, al ser evaluados, lograron superar rápidamente la resistencia de las cepas de E. coli al ΦX174.
Este estudio lleva los modelos de lenguaje genómico a un nivel superior, ya que ha demostrado que estos modelos pueden capturar las restricciones evolutivas en las secuencias de ADN con la fidelidad suficiente para producir genomas funcionales completos. Esto también sienta las bases para el desarrollo de terapias con bacteriófagos contra bacterias resistentes.
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Referencias:
- Hayes T. Y la edadl. 2025. Simulación de 500 millones de años de evolución con un modelo de lenguaje. Science. 16 de enero de 2025. Vol. 387, número 6736, págs. 850-858. DOI: https://doi.org/10.1126/science.ads0018
- Rey SH Y la edadl. 2026. Diseño generativo de bacteriófagos con modelos de lenguaje genómico. Ciencias:6 de agosto de 2026. Vol. 393, número 6811. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aec2657
- Inglesby TV y Hanke MS, 2026. Genomas virales diseñados mediante IA. Ciencia. 6 de agosto de 2026. Vol. 393, número 6811, págs. 563-564. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aej8512
- La IA diseña un nuevo asesino de E. coli. Stanford Reports. 6 de agosto de 2026. Disponible en https://news.stanford.edu/stories/2026/08/evo-2-ai-tool-e-coli-killer-bacteriophages
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