Científicos crean el «ChatGPT de genomas sintéticos» y prometen diseñar vida artificial desde cero

Un modelo de IA entrenado con billones de letras de ADN podría revolucionar la ingeniería genética

Un nuevo artículo publicado en la revista Nature revela cómo un grupo de investigadores ha desarrollado un modelo de lenguaje genómico llamado Evo2, descrito como el «ChatGPT de genomas sintéticos». Este sistema, entrenado con billones de letras de ADN provenientes de organismos de todo el árbol de la vida, promete transformar radicalmente la forma en que concebimos la ingeniería genética.

«Es como tener un ChatGPT para genomas», explica Patrick Yizhi Cai, investigador de ingeniería genómica en la Universidad de Manchester, Reino Unido. «Puedes empezar a escribir cosas que nunca existieron en la naturaleza».

El largo camino desde la primera forma de vida sintética

Para entender la magnitud de este avance, debemos remontarnos a 2008, cuando un grupo de científicos anunció la creación del primer genoma sintético completo de un organismo vivo. El equipo logró sintetizar químicamente las 580,000 «letras» de ADN de la bacteria Mycoplasma genitalium y posteriormente «reiniciar» ese genoma dentro de una célula, dando lugar a lo que muchos describieron como la primera forma de vida sintética.

Dieciocho años después, nos encontramos ante un nuevo escenario. ¿Puede una inteligencia artificial diseñar, desde cero, un genoma en un laboratorio y, voilá, crear vida sintética?

Cómo funciona Evo2: el «ChatGPT» biológico

Los modelos de lenguaje transformaron la manera en que producimos texto e imágenes, y herramientas como Evo2 podrían cambiar la forma en que concebimos la ingeniería genética. Suena emocionante e inquietante a la vez, pero todavía hay una brecha considerable entre escribir ADN en una computadora y crear un organismo funcional.

Ewen Callaway, autor del artículo en Nature, explica que los esfuerzos para diseñar genomas, hasta ahora, han consistido principalmente en modificar lo que ya existe. Un ambicioso proyecto internacional, por ejemplo, se propuso reescribir el genoma de la levadura de cerveza (Saccharomyces cerevisiae), alterando y reorganizando sus secuencias sin cambiar su identidad básica. En otro caso, científicos recodificaron casi 20,000 posiciones en el genoma de la bacteria Escherichia coli, eliminando tres de los 64 codones que especifican aminoácidos en las proteínas. Estos trabajos demostraron que la vida tolera cambios extensos, pero partieron siempre de una base biológica ya funcional.

Los modelos de lenguaje genómico prometen algo más radical: diseñar genomas completos sin depender directamente de uno preexistente.

Primeros logros: virus funcionales creados por IA

En 2025, un equipo logró usar versiones anteriores de Evo para generar genomas de virus que infectan bacterias, conocidos como fagos. Cuando introdujeron esas instrucciones genéticas en células de E. coli, 16 de 285 diseños produjeron virus funcionales capaces de matar bacterias. El resultado fue notable, pero también hay que señalar que la mayoría de los diseños no funcionaron.

Además, los virus son relativamente simples. Sus genomas contienen apenas unos miles de letras y codifican un puñado de genes. Comparados con bacterias (y ni hablar de organismos más complejos), son entidades biológicas mínimas, consideradas por muchos como «parásitos genéticos» más que formas de vida completas.

Los desafíos de crear vida sintética completa

El nuevo trabajo con Evo2 fue más ambicioso. El modelo generó secuencias inspiradas en el genoma de Mycoplasma genitalium, así como en el ADN mitocondrial humano y en un cromosoma de levadura. Según análisis computacionales, cerca del 70% de los genes en el genoma inspirado en M. genitalium parecían realistas.

Pero aquí radica el problema fundamental: si un solo gen esencial falta o está mal diseñado, el organismo no puede sobrevivir. «No se puede diseñar la vida al 70%», dice Nico Claassens, biólogo sintético de la Universidad de Wageningen (Países Bajos). «Puedes hacerlo en una computadora, pero no será funcional».

Ahora bien, el orden y la organización del genoma también son cruciales. En las células, los genes no están distribuidos al azar; su disposición influye en cuándo y cuánto se expresan. Un genoma que a primera vista luce bien es muy distinto a demostrar que puede coordinar todas las funciones esenciales de una célula viva. «Evaluar si tu genoma se ve correcto y funciona correctamente son dos cosas muy diferentes», apunta Maciej Wiatrak, científico de aprendizaje automático de la Universidad de Cambridge.

Obstáculos prácticos y limitaciones actuales

Estudios recientes sugieren que los genomas generados por Evo2 presentan diferencias estructurales respecto a los naturales y carecen de ciertas características clave. Esto no implica necesariamente que sean inviables, pero sí plantea dudas sobre cuánto pueden enseñarnos acerca de la evolución genómica, uno de los objetivos originales de la genómica sintética.

A estas incertidumbres conceptuales se suman otros obstáculos prácticos. Para probar un genoma diseñado por IA es necesario sintetizar cientos de miles, o incluso millones, de letras de ADN y ensamblarlas en el orden correcto. Después, hay que introducir ese material en una célula receptora y comprobar si puede «arrancar» y sostener la vida. Cada intento implica costos elevados y procesos técnicamente complejos.

«Los experimentos se están convirtiendo rápidamente en un cuello de botella», afirma Wiatrak. «A esta escala, nos enfrentamos al coste de la síntesis y la construcción del ADN».

El futuro de la vida sintética: ¿qué tan cerca estamos?

A pesar de los desafíos, el desarrollo de Evo2 representa un hito significativo en la biología sintética. Mientras que los esfuerzos anteriores se limitaban a modificar genomas existentes, esta tecnología abre la puerta a diseñar formas de vida completamente nuevas desde cero.

Los investigadores son conscientes de que aún falta mucho camino por recorrer. La brecha entre un genoma que «parece correcto» en una computadora y uno que realmente funcione en una célula viva sigue siendo enorme. Sin embargo, el progreso es innegable: desde la primera bacteria sintética en 2008 hasta los virus funcionales creados por IA en 2025, el campo avanza a pasos agigantados.

Lo que resulta particularmente fascinante es cómo esta tecnología podría acelerar nuestra comprensión de los principios fundamentales de la vida. Al generar y probar miles de variantes genómicas, los científicos podrían descubrir nuevas reglas sobre cómo se organiza y funciona el material genético.

Implicaciones éticas y sociales

Como ocurre con cualquier tecnología poderosa, el desarrollo de modelos de lenguaje genómico plantea importantes preguntas éticas. ¿Quién controlará el acceso a estas herramientas? ¿Qué sucede si alguien diseña accidentalmente (o intencionalmente) un organismo peligroso? ¿Cómo regulamos la creación de formas de vida sintéticas?

Estas son preguntas que la comunidad científica y los responsables políticos deberán abordar a medida que la tecnología madure. Por ahora, el enfoque principal está en demostrar que estos diseños generados por IA pueden funcionar realmente en el laboratorio.

Conclusión: un hito en la biología sintética

El desarrollo de Evo2 y modelos similares representa un hito significativo en la biología sintética. Mientras que todavía estamos lejos de poder diseñar organismos complejos desde cero, la capacidad de generar genomas virales funcionales y secuencias genómicas que se parecen notablemente a las naturales es un avance impresionante.

Como resume Claassens: «Estamos en las primeras etapas de una nueva era en biología sintética. Los modelos de lenguaje genómico no reemplazarán a los biólogos, pero serán herramientas poderosas que ampliarán nuestras capacidades de diseño y comprensión».

El futuro de la vida sintética ya no es solo una cuestión de ciencia ficción, sino una realidad científica en desarrollo. Y aunque todavía hay muchos desafíos por superar, el camino hacia la creación de vida artificial diseñada por IA parece más cercano que nunca.

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