La biotecnología atraviesa una etapa de profundas transformaciones impulsada por la inteligencia artificial (IA). En los laboratorios y centros de investigación de todo el mundo, la integración de algoritmos avanzados en los procesos de análisis, modelado y experimentación abrió posibilidades que hasta hace unos años parecían inalcanzables.
Este cambio de paradigma permitió a los científicos procesar volúmenes de datos y obtener respuestas a preguntas fundamentales en campos como la virología, la biología molecular y la neurociencia.
Desde el descubrimiento de miles de virus desconocidos hasta el mapeo integral de cerebros animales, la biotecnología actual ha tenido éxito gracias, en gran medida, al trabajo conjunto entre humanos y sistemas de inteligencia artificial.
Cómo ha ayudado la IA en el descubrimiento de nuevos virus
En octubre de 2024, un artículo difundido en la revista Cell, llamado ‘Usando inteligencia artificial para documentar la virosfera oculta del ARN’, reveló como un grupo de investigadores analizó 51 terabytes de datos y logró identificar potenciales virus pertenecientes a 70.458 especies, muchas nunca antes documentadas.
Este avance se concretó gracias al método LucaProt, que utiliza herramientas de inteligencia artificial capacitadas para reconocer secuencias genéticas complejas y patrones no evidentes.
Los resultados permitieron identificar virus de RNA agrupados en 180 supergrupos, con 60 familias completamente nuevas. Estas aportaciones aumentan la base de datos disponible para virólogos y médicos, al ampliar la comprensión de la diversidad vírica y sus posibles impactos en la salud y el medioambiente.
La aplicación de inteligencia artificial en el análisis de secuencias genéticas aceleró un proceso que, sin esta tecnología, habría requerido décadas y un volumen de recursos difícil de sostener.
Qué papel está teniendo la IA en el mapeo del cerebro de algunos animales
En octubre de 2024, el FlyWire Consortium presentó el primer atlas completo del cerebro adulto de una mosca de la fruta, con 140.000 neuronas y más de 50 millones de conexiones.
Este logro fue posible gracias al procesamiento automatizado de imágenes de tomografía y la reconstrucción en 3D guiada por inteligencia artificial. Antes de este avance, el récord lo tenía el mapeo de poco más de 3.000 neuronas en una larva, un proyecto que demandó 12 años.
El nuevo atlas permite predecir la actividad neuronal y facilita la comprensión de cómo se genera el comportamiento a nivel biológico. Aunque este conocimiento se aplica primero en insectos, los científicos esperan utilizarlo como modelo para investigar enfermedades neurodegenerativas humanas, como el Alzheimer.
Sin la ayuda de la inteligencia artificial para analizar y reconstruir la información, este avance habría sido técnicamente inviable en los plazos alcanzados.
De qué forma AlphaFold transformó la biología molecular
Hace más de cinco años AlphaFold demostró, por primera vez, que una inteligencia artificial podía predecir la estructura tridimensional de las proteínas mejor que cualquier grupo humano.
Este desafío, conocido como el problema del plegamiento de proteínas, es crucial para desarrollar medicamentos, comprender enfermedades y diseñar nuevas aplicaciones biotecnológicas.
En 2020, AlphaFold2 llevó el método más allá y, en 2024, AlphaFold3 permitió anticipar cómo interactúan las proteínas entre sí y con otras moléculas.
La automatización del diseño y análisis estructural acorta plazos y reduce la inversión económica. Además, expande la capacidad para intervenir a escala molecular, optimizando terapias y facilitando la innovación en el tratamiento de enfermedades complejas.
Qué significan estos avances para la salud de todos los países
La IA revolucionó la investigación sobre los virus de RNA, como los causantes de la COVID-19, la hepatitis C, la gripe o el VIH. Estos agentes presentan una alta tasa de mutación y plantean desafíos para los sistemas de salud por su capacidad de adaptarse y evadir los tratamientos convencionales.
La identificación sistemática de nuevas familias víricas mediante IA, pone a disposición de los investigadores una base de datos amplia, que puede usarse para diseñar vacunas y estrategias de prevención más específicas.
Comprender mejor la diversidad y el funcionamiento de los virus, así como mapear con precisión los circuitos neuronales o predecir la estructura de las proteínas, coloca a la ciencia en una posición inédita para anticipar amenazas, responder a crisis sanitarias y desarrollar soluciones eficientes.
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