La evolución de la vida en la Tierra ha sido un tema debatido por siglos: ¿Fue inevitable que los seres humanos llegaran a existir, o nuestra aparición es solo una serie de casualidades naturales? Este debate ha cobrado nueva vida gracias a la inteligencia artificial (IA), que está empezando a ofrecer respuestas en un campo tan complejo como la biología.
El desafío de entender la evolución: ¿Es un proceso inevitable o contingente?
El biólogo evolutivo Stephen Jay Gould, en su libro La vida maravillosa (1989), planteaba un interesante dilema: si pudiéramos “rebobinar” la evolución, ¿el resultado sería el mismo o diferente? Gould defendía la idea de que la evolución probablemente tomaría caminos distintos, y los seres humanos, tal como los conocemos, no existirían. Para él, un simple cambio en un evento temprano de la historia de la vida podría haber generado un futuro completamente diferente, tal como lo reflejaba la famosa historia de Ray Bradbury, El ruido de un trueno.
Este concepto de contingencia versus determinismo ha sido un tema recurrente en los estudios evolutivos. Sin embargo, hasta ahora, los métodos para probar estas teorías se han basado principalmente en experimentos naturales o en estudios de especies comparables. Hoy en día, un nuevo actor entra en escena: la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial: una herramienta para explorar nuevas rutas evolutivas
En Nueva York, un grupo de exinvestigadores de Meta fundó la startup EvolutionaryScale, que ha desarrollado un modelo de IA denominado ESM3 (EvolutionaryScale Model 3). Este sistema es un modelo generativo de lenguaje, similar a los usados por plataformas como ChatGPT, pero con una diferencia crucial: en lugar de generar texto, ESM3 crea proteínas, los ladrillos fundamentales de la vida.
ESM3 y su capacidad para entender el lenguaje biológico
El equipo de EvolutionaryScale entrenó a ESM3 con una impresionante cantidad de datos biológicos: más de 771.000 millones de paquetes de datos provenientes de 3.150 millones de secuencias de proteínas, 236 millones de estructuras y 539 millones de rasgos funcionales. Esto representa el mayor poder de computación jamás utilizado en biología, según los propios desarrolladores. A través de este entrenamiento, ESM3 ha logrado entender el “lenguaje biológico” de las proteínas y ha sido capaz de generar nuevas proteínas de forma artificial.
Creación de una proteína fluorescente artificial: un avance revolucionario
Uno de los logros más destacados de este modelo de IA es su capacidad para crear proteínas fluorescentes artificiales. En un experimento reciente, los científicos entrenaron a ESM3 para recrear la proteína fluorescente verde (GFP), que se utiliza en investigación como marcador biológico. La GFP es una proteína que se encuentra en medusas y otros organismos marinos, y brilla en verde bajo luz ultravioleta.
El resultado fue sorprendente. La nueva proteína, llamada esmGFP, es un 58% diferente a la GFP original, lo que, según los científicos, equivale a simular 500 millones de años de evolución. Este hallazgo no solo es fascinante desde el punto de vista biológico, sino que también abre nuevas posibilidades en el diseño de proteínas artificiales con aplicaciones terapéuticas, ambientales y mucho más.
Una nueva perspectiva sobre la evolución: el papel de la IA
Los científicos detrás del experimento señalan que, aunque la evolución natural solo exploró un pequeño espacio de posibilidades, ESM3 ha demostrado que hay muchos caminos posibles que la evolución pudo haber seguido pero no lo hizo. Como explica Alexander Rives, uno de los fundadores de EvolutionaryScale, esta IA representa un paso hacia un futuro en el que la biología puede ser programada al igual que los microchips.
En opinión de Jonathan Losos, profesor de la Universidad de Washington, este estudio es un ejemplo brillante de que existen muchas formas en las que la evolución podría haber avanzado. Zachary Blount, de la Universidad Estatal de Michigan, opina que los resultados del estudio muestran que la evolución no es un proceso predecible ni inevitable. Sin embargo, también señala que el trabajo de ESM3 puede ayudarnos a entender mejor qué factores son contingentes y cuáles son inevitables en los procesos evolutivos.
Implicaciones para el futuro: la IA como herramienta de diseño biológico
La inteligencia artificial no solo abre puertas en el campo de la evolución, sino que tiene un gran potencial en el diseño de proteínas con funciones específicas. Este tipo de tecnología puede acelerar el desarrollo de nuevas terapias y ayudar a resolver problemas globales, como la remediación ambiental. Con el poder de la IA, los científicos podrán explorar un vasto espacio de posibilidades biológicas que antes eran inaccesibles, lo que podría cambiar por completo nuestra comprensión de la biología y la evolución.
Nuevas fronteras en biología gracias a la inteligencia artificial
El estudio de EvolutionaryScale ha demostrado que la inteligencia artificial puede desempeñar un papel crucial en el estudio de la evolución, ayudando a los científicos a explorar nuevos caminos que la naturaleza no siguió. La creación de proteínas artificiales como esmGFP es solo el comienzo de una nueva era en la que la IA se convierte en una herramienta fundamental para entender y manipular los procesos biológicos. ¿Será la IA capaz de desentrañar todos los secretos de la evolución y la biología? Solo el tiempo lo dirá, pero lo que es seguro es que esta tecnología está cambiando el panorama de la investigación científica.
