Una alianza internacional desarrolló EDEN, un sistema de IA que permite modificar e insertar genes de manera programable, abriendo la puerta a nuevas terapias contra el cáncer y enfermedades hereditarias.
Una sola letra puede cambiar el sentido de una palabra. En biología ocurre algo similar: una mínima alteración en el código genético puede derivar en enfermedades como anemia falciforme, trastornos hereditarios o distintos tipos de cáncer. Comprender esos cambios y su evolución es clave para desarrollar tratamientos más efectivos.
En ese camino avanza una alianza integrada por Nvidia, Microsoft, la empresa Basecamp Research y el laboratorio del científico español César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania. El equipo presentó EDEN (Environmentally-derived Evolutionary Network), un modelo de inteligencia artificial capaz de aprender de millones de años de evolución genética para diseñar terapias programables.
La edición genética moderna tiene como herramienta central a CRISPR-Cas9, técnica reconocida con el Premio Nobel de Química en 2020. Este método permite cortar y modificar secuencias específicas del ADN con gran precisión. Sin embargo, su alcance suele limitarse a ediciones puntuales y requiere generar cortes en el material genético.
El nuevo modelo basado en IA apunta a ir más allá. En lugar de realizar cambios pequeños, permite insertar genes o módulos completos en lugares definidos del genoma humano con mayor control. Es decir, no solo corregir errores, sino integrar funciones nuevas de forma programable.
Según los investigadores, EDEN fue entrenado con ADN evolutivo de más de un millón de especies recolectadas en 150 ubicaciones de 28 países durante cinco años. El sistema analiza patrones genéticos estables y combinaciones viables que la evolución ha seleccionado a lo largo del tiempo, utilizándolos para proponer soluciones terapéuticas compatibles con las restricciones biológicas.
Los primeros resultados son prometedores. El laboratorio de De la Fuente diseñó péptidos —cadenas cortas de aminoácidos— con una eficacia del 97% en pruebas de laboratorio contra bacterias resistentes a antibióticos. Además, Basecamp Research logró generar linfocitos CAR-T con un 90% de eficacia contra células tumorales en ensayos in vitro.
El sistema también consiguió insertar ADN en el lugar preciso del genoma humano con un 73% de éxito entre las enzimas probadas, un avance significativo hacia terapias más complejas y controladas.
Más allá del tratamiento, la tecnología genómica impulsada por IA también se proyecta en el diagnóstico. Un ejemplo es el sistema Sherlock, basado en CRISPR, que permite detectar de forma rápida y precisa patógenos como Candida auris, un hongo resistente a múltiples fármacos que afecta especialmente a pacientes inmunocomprometidos.
Aunque los desarrollos aún deben superar rigurosas pruebas clínicas de seguridad y eficacia, los especialistas coinciden en que la combinación de inteligencia artificial y edición genética podría marcar el inicio de una nueva generación de terapias para enfermedades actualmente incurables.
La posibilidad de tratar el genoma como un sistema programable abre un escenario inédito en medicina personalizada y biotecnología.
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