Source: The Conversation – (in Spanish) – By A. Victoria de Andrés Fernández, Profesora Titular en el Departamento de Biología Animal, Universidad de Málaga
Mucho se está hablando de la revolución sociológica que la IA generativa va a suponer para la humanidad. Sin embargo, apenas se ha debatido acerca de sus repercusiones en biología, cuando esta realidad sí que da vértigo. Porque no hablamos de futuribles ni de lo que la IA podría hacer. Hablamos de lo que, a día de hoy, la IA está haciendo.
El gran cambio metodológico
Durante toda la historia de la biología, los científicos nos hemos dedicado a descifrar las reglas de la vida a base de observarla, establecer hipótesis sobre su funcionamiento y diseñar experimentos reproducibles que corroboraran si nuestras propuestas se transformaban en brillantes descubrimientos o en rotundos fracasos. Así, con muchísimo esfuerzo en tiempo, recursos y discusiones sesudas, hemos ido desentrañando en qué consiste esta cosa tan difícilmente definible que es la vida y dando soluciones a problemas de variada índole, incluidas las destinadas a solucionar las múltiples patologías de nuestros imperfectos cuerpos.
En este fascinante camino, la tecnología ha sido un extraordinario aliado y el mejor acelerador del ritmo de nuestros descubrimientos en los últimos años. Pero lo que está ocurriendo ahora merece un capítulo reflexivo propio porque la IA no se limita a ser una mera “ayuda técnica”. No se trata de un procesador espectacular de millones de datos simultáneos, ni tan siquiera un salto cuántico en la capacidad de generar conocimiento. Tampoco hablamos de un cambio de paradigma, porque no se limita a dar un giro profundo en la manera de entender o interpretar el lenguaje de la biología.
Hablamos de otra cosa mucho más seria para la que, en mi opinión, la palabra revolución se queda ridículamente corta.
¿Qué está haciendo la IA?
Empecemos por lo más sencillo de la vida: sus biomoléculas. Progresivamente (y con gran esfuerzo), hemos ido identificado las asombrosas proteínas existentes en la naturaleza. Para algunas de ellas, una vez establecida su función, se estudió su posible aplicación en la solución de problemas agrícolas, ganaderos o ecológicos y, especialmente, en intentar paliar los efectos de diferentes patologías humanas.
Con la IA generativa las reglas del juego han cambiado radicalmente. Ahora podemos hacer algo tan asombroso como decidir una función biológica concreta y, a partir de ella, generar de novo una proteína que la realice. Ya no se trata de identificar un nuevo prótido, descubrir para qué sirve y, manipulándolo (en concentración o en localización), solucionar un problema. Ahora es posible decir “tengo este problema y quiero crear una proteína/solución que sirva exactamente para lo que yo quiero”. De hecho, ya se están generando proteínas estructurales que no existen en la naturaleza y que responden funcionalmente a la previsión de su formulación.
Es más, se puede producir la proteína enzimática concreta capaz de catalizar una determinada reacción bioquímica. La IA puede incluso generar varias enzimas similares y elegir las más eficientes.
La realidad es que la modalidad de la molécula ha dejado de ser un límite. La IA puede generar, indistintamente, tanto pequeños péptidos como grandes proteínas, anticuerpos, ARN, proteínas de fusión o moléculas nuevas de hipotético uso terapéutico. Tan espectacular está siendo la síntesis masiva de nuevos diseños moleculares (por ejemplo, de anticuerpos) que el problema se está trasladando a las limitaciones que va a suponer el disponer de la capacidad física de poder probarlos todos experimentalmente.
Dirigir la evolución con IA
Pero es que también la IA está haciendo algo trascendental a este respecto. Tanto, que ya es factible “sustituir” a la propia evolución biológica y hacer en segundos lo que la selección natural ha podido tardar miles o millones de años en conseguir (o, incluso, aún no ha alcanzado). Por ejemplo, para virus tan llamativos como el Ébola o el SARS-CoV-2, se han generado con IA anticuerpos maduros con hasta 7 veces más afinidad por los antígenos virales que los anticuerpos naturales, y con hasta 160 veces más afinidad en el caso de los anticuerpos no maduros. Algo parecido se puede hacer con las moléculas de ARN, cuya evolución se está ya “dirigiendo” en procesos tan importantes para nuestra salud como la activación de procesos cancerígenos.
¿Alucinante? Pues vamos a dar una nueva vuelta de tuerca. El Evo 2 es un modelo de IA entrenado con unos 9 billones de pares de bases de ADN procedentes de bacterias, arqueas, virus, plantas, hongos y animales (incluidos humanos) y al que no se le ha asignado ninguna tarea biológica concreta. Pues bien, ella (o él) solito fue capaz de aprender reglas biológicas directamente de las secuencias de ADN, predecir el efecto de mutaciones y …¡generar ADN nuevo!
Esto no es un mero avance: es un salto brutal desde el momento en que no hablamos predecir biología sino de poder realizar auténtica ingeniería biológica. En otras palabras, hablamos de crear vida.
Urge una profunda reflexión
La realidad apremia. Con un abanico de posibilidades tan amplio abriéndose el mundo de la investigación biológica, los futuribles maravillan tanto o más que el vértigo que generan. Hemos pasado de observar y modificar la naturaleza a crear nuevas moléculas y circuitos que la evolución nunca ha explorado previamente. Además, y dado el ritmo que esto parece llevar, es muy posible que en breve sea factible el diseño real de organismos vivos de especies que no existen y no han existido nunca.
Creo que ha llegado el momento de plantearse muy seriamente que ya no basta con preguntarnos si somos capaces de crear una nueva biología. Debemos consensuar muy detenidamente qué biología queremos crear o, lo que es más importante, si realmente debemos crearla, quién debe poder hacerlo y qué consecuencias estamos dispuestos a asumir. Y todo ello, alejados de prejuicios ideológicos, intereses políticos, presiones económicas, reduccionismos morales, cortoplacismos coyunturales o buenismos incautos y pueriles.
La reflexión ética debe ser muy profunda, muy pausada, muy transdisciplinar y extraordinariamente sopesada.
Nos jugamos, literalmente, la Vida tal y como la conocemos.
A. Victoria de Andrés Fernández no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. ¿Jugamos a ser dioses? Lo que supone la IA en biología – https://theconversation.com/jugamos-a-ser-dioses-lo-que-supone-la-ia-en-biologia-293014