Aplicaciones de IA en biotecnología
En su momento, el biodiseño era obra de sofisticados laboratorios de biología molecular. Ahora, la inteligencia artificial (IA) ha abierto un nuevo campo: el biodiseño computacional.
En lugar de pasar años experimentando con la biología tradicional, los científicos ahora pueden “programar” organismos como si escribieran software, y la IA es la herramienta que acelera ese avance.
La IA diseña secuencias de ADN: de la simulación a la creación
Según Tuoi Tre Online , decodificar el ADN solía ser una gran hazaña en biología, pero ahora es solo el comienzo. Con la ayuda de la IA, el proceso ha pasado de "leer" a "escribir" el código genético. Los modelos de aprendizaje profundo se entrenan con millones de secuencias genéticas, capaces de reconocer la estructura, la función e incluso predecir el funcionamiento de los genes en las células.
Un buen ejemplo son herramientas como ProGen, un modelo de lenguaje genético que funciona de forma similar a ChatGPT, pero en lugar de generar texto, genera nuevas secuencias de proteínas. Estas IA no solo "componen" genes, sino que también evalúan su plegamiento, actividad biológica y utilidad.
Lo importante es que la IA no reemplaza a los científicos , sino que les ayuda a acortar significativamente el tiempo de prueba y optimización. Una secuencia de ADN puede tener miles de millones de combinaciones diferentes, lo cual es casi imposible de analizar manualmente. La IA ayuda a seleccionar las combinaciones más viables con mucha más rapidez y precisión.
Gran oportunidad, gran desafío
Gracias a la IA, las empresas de biotecnología están creando bacterias que pueden degradar el plástico, cultivos más resistentes a la sequía e incluso vacunas personalizadas para cada persona.
En medicina, la IA codifica enzimas que disuelven tumores, anticuerpos altamente específicos o biomoléculas utilizadas para el diagnóstico temprano del cáncer.
Sin embargo, muchos expertos advierten que esta tecnología también tiene el potencial de ser objeto de abuso . La IA puede utilizarse para diseñar virus o agentes biológicos peligrosos si cae en manos indebidas. Por lo tanto, junto con la velocidad del desarrollo, surge la urgente necesidad de control ético, transparencia en las fuentes de datos de capacitación y monitoreo de la bioseguridad.
Además, la tecnología aún depende de los datos, lo que significa que la IA solo es eficaz en la medida en que exista una cantidad de datos biológicos precisos y diversos disponibles. En áreas que aún no se han investigado a fondo, la IA aún puede producir diseños defectuosos o que no son biológicamente relevantes en la vida real.
Finalmente, también está la cuestión de los derechos de autor genéticos : cuando una IA crea una secuencia de ADN sin precedentes, ¿quién es su propietario? ¿El investigador, la empresa o el modelo de IA?
El futuro del biodiseño puede ser como la programación de software
Estamos entrando en una era donde los organismos no solo se descubren, sino que las máquinas los "escriben" desde cero. Al igual que un programador escribe el código de una aplicación, un futuro biólogo podría diseñar un microorganismo o proteína en particular describiendo sus requisitos, dejando que la IA calcule el resto.Fuente: https://tuoitre.vn/ai-thiet-ke-chuoi-adn-mo-ra-ky-nguyen-moi-cong-nghe-sinh-hoc-20250627104654027.htm
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