{"id":14793,"date":"2026-08-08T11:41:41","date_gmt":"2026-08-08T14:41:41","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=14793"},"modified":"2026-08-08T11:41:41","modified_gmt":"2026-08-08T14:41:41","slug":"la-ia-entra-en-un-terreno-desconocido-disenaron-700-000-virus-y-solo-una-pequena-parte-logro-funcionar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=14793","title":{"rendered":"La IA entra en un terreno desconocido: dise\u00f1aron 700.000 virus y solo una peque\u00f1a parte logr\u00f3 funcionar"},"content":{"rendered":"
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La inteligencia artificial ya es capaz de escribir textos, crear im\u00e1genes, analizar grandes cantidades de informaci\u00f3n y colaborar en investigaciones cient\u00edficas. Sin embargo, sus posibilidades parecen extenderse hacia territorios mucho m\u00e1s delicados. Un reciente trabajo realizado por investigadores estadounidenses demostr\u00f3 que estos sistemas tambi\u00e9n pueden utilizarse para explorar y dise\u00f1ar nuevas secuencias gen\u00e9ticas, abriendo una puerta con enormes posibilidades para la ciencia, pero tambi\u00e9n con riesgos que dif\u00edcilmente pueden ignorarse.<\/p>\n

Un experimento que llev\u00f3 la IA al terreno de la gen\u00e9tica<\/h2>\n

Investigadores del Instituto Arc, en Palo Alto, y de la Universidad de Stanford utilizaron sistemas de inteligencia artificial conocidos como Evo 1 y Evo 2 para estudiar secuencias gen\u00e9ticas y generar nuevos dise\u00f1os relacionados con virus.<\/p>\n

El funcionamiento de estos modelos guarda ciertas similitudes con el de los grandes sistemas de IA que hoy utilizan millones de personas. La diferencia fundamental est\u00e1 en los datos con los que fueron entrenados. En lugar de aprender a partir de textos, im\u00e1genes o informaci\u00f3n disponible en internet, estos modelos analizaron enormes cantidades de informaci\u00f3n gen\u00e9tica.<\/p>\n

Los sistemas estudiaron millones de nucle\u00f3tidos, las unidades fundamentales que forman el ADN. De esta manera, pudieron identificar patrones y relaciones dentro del c\u00f3digo gen\u00e9tico y utilizarlos para proponer secuencias que no exist\u00edan previamente.<\/p>\n

El resultado fue especialmente llamativo: la inteligencia artificial produjo alrededor de 700.000 posibles dise\u00f1os de virus. A partir de ese enorme conjunto, los cient\u00edficos seleccionaron 285 candidatos que consideraron suficientemente interesantes para continuar con el estudio.<\/p>\n

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\u00a9 Pexels \/ Daniel Dan.<\/figcaption><\/figure>\n

Solo una peque\u00f1a parte demostr\u00f3 ser funcional<\/h2>\n

Despu\u00e9s de seleccionar los candidatos, los investigadores llevaron adelante una fase experimental para comprobar si las secuencias generadas por la inteligencia artificial pod\u00edan funcionar en condiciones reales.<\/p>\n

Los cient\u00edficos dise\u00f1aron el ADN correspondiente y lo introdujeron en bacterias con el objetivo de comprobar qu\u00e9 ocurr\u00eda. Finalmente, \u00fanicamente 16 de los 285 candidatos seleccionados demostraron ser funcionales y capaces de reproducirse dentro de las bacterias.<\/p>\n

Aunque la proporci\u00f3n pueda parecer reducida frente al n\u00famero inicial de dise\u00f1os, el resultado tiene relevancia cient\u00edfica. El experimento muestra que los modelos de inteligencia artificial pueden pasar de analizar informaci\u00f3n biol\u00f3gica existente a generar propuestas que luego pueden ser evaluadas experimentalmente.<\/p>\n

Ese salto es precisamente uno de los aspectos que m\u00e1s inter\u00e9s despierta entre los especialistas. La IA podr\u00eda convertirse en una herramienta para acelerar investigaciones que tradicionalmente requieren grandes cantidades de tiempo y recursos.<\/p>\n

Las posibilidades para la medicina y la biotecnolog\u00eda<\/h2>\n

Uno de los principales argumentos a favor de este tipo de investigaciones est\u00e1 relacionado con las aplicaciones que podr\u00edan desarrollarse en el futuro.<\/p>\n

Los virus modificados o dise\u00f1ados mediante herramientas computacionales podr\u00edan ayudar a estudiar determinados procesos biol\u00f3gicos y contribuir al desarrollo de nuevas estrategias para la terapia gen\u00e9tica. Tambi\u00e9n podr\u00edan utilizarse en investigaciones destinadas a comprender mejor las bacterias y encontrar maneras de combatir aquellas que provocan enfermedades.<\/p>\n

En un escenario controlado, estas herramientas podr\u00edan permitir a los cient\u00edficos explorar una cantidad de posibilidades que ser\u00eda pr\u00e1cticamente imposible analizar de manera convencional.<\/p>\n

La capacidad de la inteligencia artificial para procesar enormes vol\u00famenes de informaci\u00f3n gen\u00e9tica en poco tiempo podr\u00eda convertirse as\u00ed en un recurso importante para la biotecnolog\u00eda. El desaf\u00edo consiste en conseguir que ese potencial se utilice dentro de entornos cient\u00edficos cuidadosamente supervisados.<\/p>\n

El mismo avance tambi\u00e9n puede convertirse en un riesgo<\/h2>\n

La otra cara de la investigaci\u00f3n es mucho m\u00e1s preocupante. La posibilidad de dise\u00f1ar secuencias biol\u00f3gicas mediante inteligencia artificial plantea interrogantes sobre qui\u00e9n puede acceder a estas herramientas y con qu\u00e9 objetivos.<\/p>\n

Expertos citados por medios especializados advierten que sistemas de este tipo podr\u00edan producir enormes beneficios cuando est\u00e1n en manos de investigadores preparados y sometidos a controles estrictos, pero tambi\u00e9n generar consecuencias graves si fueran utilizados de manera irresponsable.<\/p>\n

El problema no se limita a este experimento. El avance de la inteligencia artificial en el \u00e1mbito cient\u00edfico est\u00e1 haciendo que tecnolog\u00edas capaces de realizar tareas cada vez m\u00e1s complejas sean accesibles a un n\u00famero creciente de personas.<\/p>\n

Por eso, uno de los principales debates gira en torno a la necesidad de establecer mecanismos de seguridad capaces de evolucionar al mismo ritmo que estas herramientas. No parece suficiente desarrollar sistemas cada vez m\u00e1s potentes y pensar despu\u00e9s en c\u00f3mo controlar sus posibles consecuencias.<\/p>\n

Una carrera entre innovaci\u00f3n y seguridad<\/h2>\n

El estudio demuestra hasta qu\u00e9 punto la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta capaz de transformar la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica. Tambi\u00e9n deja en evidencia que los avances cient\u00edficos ya no dependen \u00fanicamente de lo que los investigadores pueden descubrir directamente, sino de lo que los nuevos modelos computacionales pueden proponer.<\/p>\n

El desaf\u00edo ser\u00e1 encontrar un equilibrio entre aprovechar estas capacidades y evitar que puedan utilizarse con fines perjudiciales. Para ello ser\u00e1n fundamentales la supervisi\u00f3n cient\u00edfica, las normas de bioseguridad, los controles de acceso y criterios \u00e9ticos claros.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n abre, en definitiva, una puerta hacia una nueva etapa de la biotecnolog\u00eda. Lo que ocurra detr\u00e1s de ella depender\u00e1 no solo de lo que la inteligencia artificial sea capaz de crear, sino tambi\u00e9n de las reglas que la sociedad establezca para decidir qu\u00e9 usos deben permitirse y cu\u00e1les nunca deber\u00edan llegar a concretarse.<\/p>\n

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[Fuente: TN]<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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