Las tecnologías de inteligencia artificial generativa pueden escribir poemas y programas de computadora o crear imágenes de osos de peluche y videos de personajes de dibujos animados que parecen sacados de una película de Hollywood.
Ahora, la nueva tecnología de inteligencia artificial está generando planos para mecanismos biológicos microscópicos que pueden modificar el ADN, lo que apunta a un futuro en el que los científicos podrán combatir enfermedades con mayor precisión y velocidad que hoy.
Descrito en un artículo de investigación publicado el lunes por una startup de Berkeley, California llamada Profluent, la tecnología se basa en los mismos métodos que impulsan ChatGPT, el chatbot en línea que lanzó el auge de la inteligencia artificial después de su lanzamiento en 2022. Presentará el artículo el próximo mes en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Terapia Génica y Celular.
Así como ChatGPT aprende a generar lenguaje analizando artículos, libros y registros de chat de Wikipedia, la tecnología de Profluent crea nuevos editores de genes después de analizar cantidades masivas de datos biológicos, incluidos los mecanismos microscópicos que los científicos ya utilizan para editar el ADN humano.
Estos editores de genes se basan en métodos ganadores del Premio Nobel que involucran mecanismos biológicos llamados CRISPR. La tecnología basada en CRISPR ya está cambiando la forma en que los científicos estudian y combaten enfermedades, proporcionando una manera de alterar genes que causan enfermedades hereditarias, como la anemia falciforme y la ceguera.
Anteriormente, los métodos CRISPR utilizaban mecanismos naturales: material biológico recolectado por bacterias que permite a estos organismos microscópicos combatir los gérmenes.
«Nunca existieron en la Tierra», dijo James Fraser, profesor y presidente del departamento de bioingeniería y ciencias terapéuticas de la Universidad de California en San Francisco, quien leyó el artículo de investigación de Profluent. “El sistema aprendió de la naturaleza para crearlos, pero son nuevos”.
La esperanza es que la tecnología produzca eventualmente editores de genes más ágiles y potentes que los perfeccionados a lo largo de miles de millones de años de evolución.
El lunes, Profluent también dijo que había utilizado uno de estos editores de genes generados por IA para editar el ADN humano y que tenía este editor de “código abierto”, llamado OpenCRISPR-1. Esto significa que permite a individuos, laboratorios académicos y empresas experimentar con la tecnología de forma gratuita.
Los investigadores de IA a menudo abren el código fuente del software subyacente que impulsa sus sistemas de IA, porque permite a otros aprovechar su trabajo y acelerar el desarrollo de nuevas tecnologías. Pero es menos común que los laboratorios biológicos y las compañías farmacéuticas abran inventos de código abierto como OpenCRISPR-1.
Si bien Profluent hace que los editores de genes generados por su tecnología de IA sean de código abierto, no hace que la tecnología de IA en sí sea de código abierto.
El proyecto es parte de un esfuerzo mayor para desarrollar tecnologías de inteligencia artificial que puedan mejorar la atención médica. Los científicos de la Universidad de Washington, por ejemplo, están utilizando los métodos detrás de chatbots como ChatGPT de OpenAI y generadores de imágenes como Midjourney para crear proteínas completamente nuevas (las moléculas microscópicas que impulsan toda la vida humana) mientras trabajan para acelerar el desarrollo de nuevas vacunas y medicamentos.
(El New York Times está demandando a OpenAI y su socio, Microsoft, por reclamaciones de infracción de derechos de autor que involucran sistemas de inteligencia artificial que generan texto).
Las tecnologías de IA generativa están impulsadas por lo que los científicos llaman una red neuronal, un sistema matemático que aprende habilidades analizando grandes cantidades de datos. El creador de imágenes Midjourney, por ejemplo, se basa en una red neuronal que analizó millones de imágenes digitales y los títulos que describen cada una de esas imágenes. El sistema aprendió a reconocer conexiones entre imágenes y palabras. Entonces, cuando le pides una foto de un rinoceronte saltando del puente Golden Gate, sabe qué hacer.
La tecnología de Profluent está impulsada por un modelo de IA similar que aprende de secuencias de aminoácidos y ácidos nucleicos, los compuestos químicos que definen los mecanismos biológicos microscópicos que los científicos utilizan para editar genes. Básicamente, analiza el comportamiento de los editores de genes CRISPR extraídos de la naturaleza y aprende cómo generar editores de genes completamente nuevos.
«Estos modelos de IA aprenden de secuencias, ya sean secuencias de caracteres o palabras, códigos de computadora o aminoácidos», dijo el director ejecutivo de Profluent, Ali Madani, un investigador que anteriormente trabajó en el laboratorio de IA del gigante del software Salesforce.
Profluent aún no ha sometido a estos editores de genes sintéticos a ensayos clínicos, por lo que no está claro si pueden igualar o superar el rendimiento de CRISPR. Pero esta prueba de concepto muestra que los modelos de IA pueden producir algo capaz de modificar el genoma humano.
Sin embargo, es poco probable que esto afecte la atención sanitaria a corto plazo. Fyodor Urnov, pionero de la edición de genes y director científico del Instituto de Genómica Innovadora de la Universidad de California, Berkeley, dijo que a los científicos no les faltan editores de genes naturales que podrían utilizar para combatir enfermedades y dolencias. El cuello de botella, dijo, es el costo de obligar a estos editores a realizar estudios preclínicos, como revisiones de seguridad, fabricación y reglamentaciones, antes de que puedan usarse en pacientes.
Pero los sistemas de IA generativa suelen tener un enorme potencial porque tienden a mejorar rápidamente a medida que aprenden de cantidades cada vez mayores de datos. Si una tecnología como la de Profluent continúa mejorando, eventualmente podría permitir a los científicos editar genes de maneras mucho más precisas. La esperanza, dijo el Dr. Urnov, es que esto pueda, a largo plazo, conducir a un mundo en el que los medicamentos y tratamientos se adapten rápidamente a cada persona, incluso más rápido de lo que podemos hacerlo hoy.
«Sueño con un mundo en el que tengamos CRISPR a pedido en unas pocas semanas», dijo.
Los científicos han advertido durante mucho tiempo contra el uso de CRISPR para la mejora humana porque es una tecnología relativamente nueva que podría tener efectos secundarios no deseados, como el cáncer, y han advertido contra usos poco éticos, como la modificación genética de embriones humanos.
Esto también es una preocupación para los editores de genes sintéticos. Pero los científicos ya tienen acceso a todo lo que necesitan para editar embriones.
«A un mal actor, alguien que no es ético, no le importa si usa o no un editor creado por IA», dijo el Dr. Fraser. «Seguirán adelante y utilizarán lo que esté disponible».
