La IA ha diseñado y "creado" con éxito 16 virus sintéticos, marcando una nueva era de la ingeniería biológica que equilibra los avances médicos con las posibles amenazas a la seguridad. En un avance histórico para la biología sintética, la inteligencia artificial ha diseñado y dado vida a 16 virus completamente nuevos y funcionales desde cero. Estos no son patógenos naturales: los investigadores utilizaron potentes "modelos de lenguaje genómico"—sistemas de IA entrenados en vastas bibliotecas de secuencias de ADN—para predecir, generar y ensamblar genomas virales completos que nunca antes habían existido. Una vez sintetizados e introducidos en hospedadores bacterianos, los virus demostraron ser completamente viables, capaces de infectar y replicarse en sus células objetivo. Los 16 son bacteriófagos—virus que atacan bacterias, no células humanas—por lo que no representan una amenaza directa para las personas. En cambio, abren posibilidades médicas emocionantes: los fagos diseñados a medida podrían convertirse en armas de precisión contra superbacterias resistentes a los antibióticos, ofreciendo una alternativa muy necesaria a los antibióticos en un momento de creciente resistencia antimicrobiana. Sin embargo, el logro también destaca un profundo dilema de doble uso. La misma tecnología que podría salvar vidas al diseñar virus terapéuticos puede, en principio, ser utilizada para crear agentes biológicos más peligrosos. La barrera entre el código digital y el patógeno físico nunca ha sido más delgada: un genoma viral es esencialmente una larga cadena de instrucciones genéticas que ahora puede ser escrita, editada y "impresa" en la realidad utilizando equipos de laboratorio estándar. Trabajos recientes de Microsoft Research han demostrado que la IA puede rediseñar toxinas y proteínas peligrosas conocidas para evadir las pantallas de seguridad existentes en la síntesis de ADN. Al hacer cambios sutiles en la secuencia genética—alteraciones que preservan la función letal de la molécula pero la hacen irreconocible para los filtros bioinformáticos actuales—la IA puede eludir los controles automatizados que los proveedores utilizan para bloquear pedidos de secuencias potencialmente biológicas. En respuesta, la comunidad científica se está moviendo rápidamente. Los investigadores están desarrollando herramientas de detección de próxima generación que incorporan predicciones estructurales y funcionales—no solo observando coincidencias de secuencias crudas, sino también la probable forma 3D y el comportamiento biológico de la proteína resultante. A nivel de políticas, las agencias federales de EE. UU. están endureciendo los requisitos: nuevas directrices ahora exigen una detección de ácidos nucleicos más rigurosa para la investigación financiada por el gobierno federal que involucra genómica sintética, con el objetivo de cerrar estas lagunas emergentes antes de que actores malintencionados las exploten. Este momento marca un verdadero punto de inflexión en la ingeniería biológica. La IA nos ha dado el poder de escribir nuevos capítulos de la vida a partir de planos digitales—revolucionando potencialmente la medicina mientras simultáneamente se reducen las barreras técnicas para el uso indebido. Equilibrar las terapias innovadoras contra el espectro de amenazas diseñadas será uno de los desafíos de seguridad definitorios de la próxima década. [King, S. H., Driscoll, C. L., Li, D. B., et al. (2025). "Diseño generativo de nuevos bacteriófagos con modelos de lenguaje genómico." bioRxiv preprint. DOI: 10.1101/2025.09.12.675911]