Imagen de recuros | Foto: Sylvain Cls
El avance de la inteligencia artificial facilita la creación de armas biológicas y toxinas letales invisibles, poniendo en jaque los protocolos de seguridad internacionales.
¿Puede un software informático convertirse en el arma más peligrosa del planeta?
Hasta hace poco, la creación de un virus letal o de una toxina indetectable requería laboratorios de máxima seguridad, millones de dólares y décadas de especialización académica.
Hoy, la revolución de la inteligencia artificial aplicada a la biología ha cambiado las reglas del juego.
Herramientas capaces de predecir el plegamiento de proteínas y generar nuevas secuencias genéticas con solo pulsar una tecla están acelerando la búsqueda de curas para enfermedades humanas.
Sin embargo, esta misma potencia tecnológica ha abierto una caja de Pandora: la posibilidad real de que actores malintencionados utilicen estos modelos para diseñar amenazas biológicas personalizadas y evadir los controles internacionales.
Del veneno marino a las alertas
La mecha del debate actual se encendió cuando un equipo de científicos liderado por el químico computacional Weiwei Xue, de la Universidad de Chongqing en China, desarrolló una herramienta diseñada para modelar conotoxinas.
Estas proteínas, presentes en el veneno de los caracoles cono marinos, son capaces de bloquear el sistema nervioso de forma fulminante y carecen de antídoto.
Aunque el estudio se enfocó estrictamente en el descubrimiento de fármacos analgésicos terapéuticos, la publicación desató las alarmas.
Un alto funcionario del gobierno estadounidense, en un foro privado al que tuvo acceso la revista Nature, calificó el avance como un riesgo crítico para la bioseguridad.
Lo que más preocupaba a Washington era que la herramienta asiática se había construido sobre un modelo de lenguaje de proteínas de código abierto desarrollado originalmente en Estados Unidos.
Aunque Xue defendió la seguridad de su trabajo argumentando que transformar esos diseños digitales en moléculas físicas requiere equipos complejos, el episodio evidenció la delgada línea que separa la innovación médica del desarrollo de armas biológicas.
Chatbots con doctorado: el peligro de los laboratorios caseros
El riesgo de la biología sintética impulsada por algoritmos se divide en dos escenarios principales:
- Potenciación de pandemias existentes: La vía más peligrosa según los expertos consiste en usar modelos para modificar virus reales como el SARS-CoV-2 o la gripe. Al alterar su secuencia, se podrían diseñar patógenos optimizados para evadir el sistema inmunitario humano o incrementar su transmisibilidad de forma catastrófica.
- El efecto «multiplicador de pericia»: Seth Donoughe, director de IA en la organización SecureBio, lideró experimentos donde demostró que el acceso a modelos de lenguaje avanzados (LLM) permitía a personas con formación biológica mínima igualar o superar a científicos con doctorado en la resolución de protocolos complejos de virología y el manejo de robots de laboratorio.
A pesar de que informes de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina de EE. UU. (NASEM) mitigan el alarmismo recordando que producir físicamente estos virus sigue siendo un enorme desafío técnico por la falta de datos genéticos de alta calidad sobre virulencia, la amenaza de las toxinas es diferente.
Una toxina diseñada por software para un fin específico sería indetectable en el cuerpo humano si no se dispone de su firma genética previa, facilitando ataques dirigidos o asesinatos políticos individuales.
El colapso de los radares de ADN sintético
La mayor parte de los científicos coincide en que el verdadero cuello de botella no está en la pantalla del ordenador, sino en el laboratorio.
Para materializar un virus artificial, un sospechoso debe encargar las cadenas de ADN o ARN a empresas especializadas en síntesis genética.
Muchas de estas compañías forman parte del Consorcio Internacional de Síntesis de Genes (ISC), que analiza informáticamente los pedidos para bloquear secuencias peligrosas de ántrax, ricina o viruela.
Sin embargo, un demoledor estudio de 2025 liderado por Eric Horvitz, director científico de Microsoft, demostró que estos sistemas de detección son vulnerables.
El equipo utilizó herramientas de diseño de código abierto para crear 76.000 «homólogos sintéticos» de moléculas biológicas peligrosas.
El software modificó los genes lo suficiente como para engañar a los filtros de las empresas de síntesis, pero manteniendo intacta la estructura letal de la proteína.
Una cuarta parte de los diseños más peligrosos burló los radares iniciales.
Aunque las empresas actualizaron sus sistemas reduciendo el margen de error al 3%, los investigadores descubrieron posteriormente que fragmentar el ADN en trozos de solo 25 nucleótidos vuelve a dejar ciegas a las herramientas de cribado.
¿Censura biológica o transparencia radical?
Frente a esta encrucijada, la comunidad científica se encuentra profundamente dividida sobre qué medidas tomar antes de que sea demasiado tarde:
- Capado de modelos y datos: Desarrolladores del modelo genómico Evo 2 optaron por capar el software eliminando de sus datos de entrenamiento los virus que infectan a humanos y animales. No obstante, estudios posteriores demostraron que un agente de IA básico puede engañar al sistema o que un simple proceso de «ajuste fino» con datos públicos restaura las capacidades peligrosas.
- Acceso restringido y vigilado: Gigantes tecnológicos como OpenAI han lanzado modelos específicos como GPT-Rosalind, restringidos únicamente a instituciones autorizadas y bajo una estricta monitorización para detectar patrones sospechosos de creación de armamento.
- Transparencia total y defensa: Científicos como David Baker, ganador del Premio Nobel por su trabajo pionero en el diseño de proteínas, o Brian Hie, defienden que mantener los modelos abiertos es la mejor defensa. Argumentan que los mismos algoritmos sirven para diseñar antitoxinas rápidas y herramientas de diagnóstico inmediato mediante espectrometría de masas.
El vacío legal agrava el escenario. Mientras Estados Unidos y el Reino Unido avanzan hacia la obligatoriedad del cribado en pedidos de ADN, en China —que procesa más del 30% de la síntesis genética mundial— el control sigue siendo voluntario para el mercado interno.
Con la inminente llegada de máquinas de síntesis de sobremesa capaces de imprimir fragmentos genéticos cada vez más largos en cualquier oficina, la velocidad de la regulación corre muy por detrás de la evolucióno.
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