La IA de Stanford diseña virus con más de 50 cambios de aminoácidos

El 6 de agosto de 2026, investigadores de la Universidad de Stanford informaron del uso de grandes modelos genómicos para diseñar 16 virus sintéticos que inhiben el crecimiento de E. coli. Los modelos, Evo 1 y Evo 2, fueron entrenados con ADN de bacteriófagos y ajustados con la familia Microviridae, que incluye al virus de prueba ΦX174. Al ser incitados con secuencias cortas del inicio del genoma de ΦX174, generaron 302 secuencias propuestas. Tras filtrar las salidas con genes esenciales dañados, longitudes extremas o composiciones de bases inusuales, el equipo sintetizó químicamente 285 secuencias y las insertó en bacterias. Dieciséis suprimieron el crecimiento bacteriano.

La mayoría de los virus viables se parecían a ΦX174, con una viabilidad que ascendía al 46 por ciento entre aquellos con al menos un 98 por ciento de similitud de secuencia. Sin embargo, virus individuales mostraron diferencias notables: uno perdió una proteína viral por completo, otro ganó un nuevo gen, y uno reemplazó un gen con una secuencia de un virus distantemente relacionado. Los cambios generados por IA preservaron la función con mucha más frecuencia que las mutaciones aleatorias. Casi una cuarta parte de los virus con más de 25 cambios de aminoácidos siguieron siendo viables, mientras que la alteración aleatoria casi con seguridad los inactivaría.

Una mezcla de los 16 virus diseñados por IA evolucionó rápidamente para infectar cepas de E. coli resistentes a bacteriófagos naturales, posiblemente mediante intercambio de ADN y nuevas mutaciones. Esto apunta a una posible aplicación en la terapia con fagos. Los investigadores excluyeron de los datos de entrenamiento los virus que infectan vertebrados, pero advierten que cualquiera con suficientes recursos informáticos podría replicar el trabajo con esos virus. El artículo pide una mejor gobernanza de los grandes modelos genómicos y de la síntesis de ADN personalizado, señalando que la regulación de la IA no ha logrado en gran medida seguir el ritmo del rápido avance del campo.