Hace ya 5 años, el COVID-19 demostró la devastadora rapidez con la que un virus puede transformarse en una pandemia global. Ahora, con el aumento de infecciones humanas por gripe aviar en Estados Unidos, que ya se ha cobrado la primera víctima mortal, y su capacidad de propagación en mamíferos, la vigilancia es más crucial que nunca.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta clave para anticipar la evolución viral a partir de su secuencia genética. Investigadores de todo el mundo están utilizando IA para predecir mutaciones en virus como el de la gripe, revolucionando la preparación frente a pandemias y marcando un nuevo horizonte en la salud pública global.
La evolución viral y la adaptación de los virus
La irrupción del virus del COVID-19 hace cinco años transformó la vida tal y como se conocía. Las economías se tambalearon, con cierres masivos de negocios y una recesión global; las sociedades se paralizaron, obligadas al confinamiento y la distancia social; y millones de personas enfrentaron no solo los efectos devastadores del virus en su salud, sino también pérdidas humanas, emocionales y económicas.
Superado el reto inicial de desarrollar vacunas en tiempo récord, la ciencia se enfocó en un desafío persistente: los virus no se detienen, y extraordinariamente adaptativos, tienen mutaciones.
Cada vez que un virus se replica en el cuerpo de un hospedador (un ser humano o un animal), su material genético puede cambiar. Algunas de estas mutaciones no tienen ningún efecto significativo, pero otras pueden permitirle eludir las defensas del sistema inmunológico, como las que se obtienen mediante vacunas o infecciones previas.
Esto significa que, aunque una población pueda estar parcialmente protegida contra una variante del virus, una nueva mutación podría hacer que esa protección sea menos efectiva. Es como si el virus encontrara una nueva llave para abrir nuestras defensas y propagarse con mayor facilidad, enfrentándonos a nuevos brotes y, potencialmente, a variantes más transmisibles o graves.
La herramienta para anticipar la evolución
Aquí es donde la IA entra en juego como una herramienta revolucionaria para enfrentar la amenaza de los virus en constante evolución. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y modelar posibles escenarios ha abierto nuevas fronteras en la predicción de mutaciones y variantes virales que podrían surgir en el corto plazo. Modelos avanzados como AlphaFold, ESMFold y ESM-2 han permitido comprender mejor estas dinámicas virales.
Un desarrollo especialmente prometedor es EVEscape, un modelo creado por investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard, que ha diseñado más de 80 versiones simuladas de la proteína de pico del SARS-CoV-2. Estos "avatares virales", representaciones virtuales que imitan cómo podrían evolucionar las proteínas del virus en el futuro, podrían ser clave para evaluar la eficacia de futuras vacunas.
Estos avatares son esenciales porque permiten a los investigadores probar, de manera anticipada, cómo podrían responder las vacunas y los tratamientos existentes frente a futuras variantes. En términos simples, es como si pudiéramos "ver el futuro" del virus y ajustar nuestras herramientas antes de que esas variantes se conviertan en una amenaza real.
Este enfoque no solo acelera el desarrollo de vacunas más eficaces, sino que también refuerza nuestra capacidad para prevenir brotes antes de que se conviertan en pandemias.
Desafíos y oportunidades para la inteligencia artificial
Estas tecnologías no están exentas de desafíos. Los modelos de IA necesitan grandes volúmenes de datos para entrenarse. Afortunadamente, la pandemia de COVID-19 ha generado más de 17 millones de secuencias virales disponibles en bases de datos como GISAD, abriendo un horizonte de posibilidades para la investigación.
No obstante, superar retos como la calidad desigual de las secuencias y la infraestructura computacional limitada será esencial para maximizar su potencial y garantizar su integración equitativa en estrategias globales contra futuras amenazas virales.
Un Nobel para la ciencia revolucionaria
El impacto de estas herramientas ha sido reconocido con el Premio Nobel de Química 2024, otorgado a los científicos Dr. John Jumper y Dr. Demis Hassabis (Google DeepMind) y Dr. David Baker (Universidad de Washington) por sus avances en predicción de estructuras proteicas.
Las proteínas, esenciales para la vida, están formadas por cadenas de aminoácidos que se pliegan en estructuras tridimensionales. Este plegado determina su función biológica y, durante décadas, predecirlo fue uno de los grandes desafíos científicos. En 2020, Jumper y Hassabis presentaron AlphaFold2, como una herramienta capaz de predecir con alta precisión la estructura de prácticamente todas las proteínas conocidas, acelerando procesos científicos que antes requerían meses e incluso años.
Desde su creación, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de investigadores en 190 países. Entre sus aplicaciones destacan avances en la lucha contra la resistencia a los antibióticos, el diseño de enzimas para degradar plásticos y la creación de nuevos tratamientos médicos.
El progreso en predicción viral y proteica marca un hito en la ciencia contemporánea, demostrando que la inteligencia artificial no solo es una herramienta tecnológica, sino una fuerza transformadora que redefine los límites del conocimiento humano.