Vés al contingut principal
Universitat Autònoma de Barcelona
Comitè de Bioseguretat

La IA genera per primer cop virus viables no presents a la natura

08 set. 2026
Compartir a Bluesky Compartir a LinkedIn Compartir per WhatsApp Compartir per e-mail

Un equip de la Universitat de Stanford i de l'Arc Institute ha aconseguit generar nous virus viables mitjançant IA. Els resultats obren noves perspectives per a la biotecnologia i la recerca biomèdica, alhora que reforcen el debat sobre els mecanismes de bioseguretat associats a aquestes tecnologies.

científics en laboratori

Investigadors de la Universitat de Stanford i de l'Arc Institute han desenvolupat un model d'intel·ligència artificial capaç de dissenyar genomes virals funcionals que no existeixen a la natura. L'estudi, publicat a Science, representa la primera demostració experimental que una IA pot generar seqüències genètiques que donen lloc a nous virus viables.

Per assolir aquest objectiu, els investigadors van entrenar el model Evo amb grans volums de seqüències genòmiques i, posteriorment, amb genomes del bacteriòfag Phi X-174 i dels seus parents més propers. A partir d'aquest aprenentatge, la IA va generar centenars de milers de propostes de genomes virals, de les quals se'n van sintetitzar i avaluar experimentalment 285. Els assaigs van confirmar que 16 d'aquestes seqüències eren capaces de produir virus funcionals capaços d'infectar bacteris.

Els virus obtinguts no representen un risc per a la salut humana, ja que deriven d'un bacteriòfag que només infecta bacteris Escherichia coli. Segons els autors, aquesta aproximació podria facilitar en el futur el desenvolupament de noves eines per a la biotecnologia i la medicina.

Al mateix temps, el treball posa de manifest la necessitat d'avançar en marcs de supervisió i bioseguretat adaptats a les noves capacitats de la intel·ligència artificial aplicada a les ciències de la vida. Els investigadors van limitar deliberadament l'entrenament del model per excloure virus que afecten humans o altres organismes complexos, una mesura preventiva destinada a reduir riscos potencials.

Fonts

Dins de: