Un equipo de la Universidad de Stanford ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) entrenado con genomas bacterianos capaz de generar proteínas completamente nuevas. Este sistema, denominado Evo, se basa en un modelo de lenguaje genómico que aprende de la organización de los genes en los genomas bacterianos, donde los genes con funciones relacionadas a menudo se agrupan.
El entrenamiento de Evo se realizó de manera similar a los grandes modelos de lenguaje, prediciendo la siguiente base en una secuencia de ADN y siendo recompensado por las predicciones correctas. Esto le permite a Evo vincular patrones a nivel de nucleótidos con el contexto genómico a gran escala. Al proporcionarle a Evo fragmentos de genes conocidos, los investigadores descubrieron que podía completar las secuencias restantes e incluso restaurar genes faltantes en grupos funcionales.
Lo más sorprendente fue que Evo no solo replicó proteínas conocidas, sino que también generó proteínas novedosas con funciones útiles. Por ejemplo, al pedirle que creara antitoxinas para una toxina bacteriana modificada, Evo produjo antitoxinas que eran solo vagamente similares a las conocidas, pero que aún así lograron neutralizar la toxina. También generó inhibidores del sistema CRISPR que no se parecían a ninguna proteína conocida y que confundieron el software de predicción de estructuras tridimensionales.
El equipo amplió su experimento generando 120 mil millones de pares de bases de ADN generado por IA a partir de 1.7 millones de genes bacterianos y virales. Aunque el uso práctico de este vasto recurso aún no está claro, los investigadores sugieren que podría haber aplicaciones creativas en biología. Si bien esta técnica puede no ser directamente aplicable a genomas más complejos, representa un avance significativo al reducir el descubrimiento de proteínas funcionales al nivel del ácido nucleico, donde ocurre la evolución.
Fuente Original: https://arstechnica.com/science/2025/11/generative-ai-meets-the-genome/
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