La IA generativa acaba de cruzar una línea que los científicos han estado observando durante años. Investigadores de la Universidad de Stanford y el Arc Institute utilizaron IA para diseñar genomas virales completos desde cero, y 16 de esos diseños resultaron ser virus completamente funcionales. No parcialmente funcionales. No simulados. Realmente vivos, en el sentido biológico, y capaces de infectar bacterias.
La preimpresión, publicada en bioRxiv el 12 de septiembre de 2025, marca la primera vez que la IA generativa ha producido exitosamente genomas virales funcionales de principio a fin. Se trata de bacteriófagos, virus que infectan bacterias, no humanos.
Lo que los investigadores realmente construyeron
El equipo, liderado por Brian Hie en Stanford y que incluye colaboradores del Arc Institute, NVIDIA y la UC Berkeley, utilizó modelos de lenguaje genómico llamados Evo 1 y Evo 2. En lugar de predecir la siguiente palabra en una oración, predicen el siguiente par de bases en una secuencia de ADN.
El equipo generó 302 genomas candidatos de fagos basados en la arquitectura de un virus natural llamado ΦX174, un bacteriófago que infecta E. coli. De esos 302 candidatos, 16 se confirmaron experimentalmente como capaces de ensamblarse en virus viables e infectar y lisar con éxito bacterias E. coli.
Varias de las variantes diseñadas por IA mostraron ventajas de replicación de hasta 65 veces sobre la plantilla natural en la que se basaron. El equipo también probó estos bacteriófagos generados por IA en terapias de cóctel contra cepas bacterianas resistentes, y demostraron una eficacia significativa.
Por qué la resistencia a los antibióticos hace que esto sea importante
La resistencia a los antibióticos es una de las crisis menos cubiertas en la atención sanitaria global. La terapia con fagos, que utiliza virus para matar bacterias específicas, ha existido como concepto desde principios del siglo XX, pero nunca logró una adopción clínica generalizada, en parte porque diseñar el fago adecuado para una cepa bacteriana específica es un trabajo minucioso y lento.
Los modelos Evo que utilizó el equipo se construyeron sobre grandes cantidades de datos genéticos, que abarcan billones de pares de bases de ADN, desarrollados a partir de trabajos anteriores presentados en 2024. El fago natural ΦX174 tiene un genoma de aproximadamente 5.386 pares de bases, lo cual es minúsculo según los estándares biológicos.
Las preguntas de bioseguridad ya siguen esta investigación
Los 16 fagos funcionales atacan bacterias E. coli y fueron diseñados bajo las restricciones de una plantilla natural conocida. Los investigadores no estaban generando patógenos pandémicos nuevos. Pero la capacidad subyacente, un modelo que comprende cómo construir maquinaria viral funcional, es el tipo de herramienta que requiere conversaciones de gobernanza cuidadosas antes de que la tecnología avance aún más.
La participación de NVIDIA en esta colaboración es relevante para quienes siguen hacia dónde fluyen las inversiones en infraestructura de IA. La modelización genómica a esta escala requiere una gran capacidad de cómputo, y el sector de las ciencias de la vida se ha convertido en uno de los dominios de aplicación más importantes para clusters de GPU de alto rendimiento.