Un laboratorio de investigación está usando las herramientas de inteligencia artificial de OpenAI para rastrear genomas de organismos vivos y extinguidos en busca de nuevas moléculas antimicrobianas. Se trata del equipo que lidera César de la Fuente, un científico que viene trabajando en la intersección entre la biología computacional y la IA para combatir uno de los problemas más urgentes de la salud global: las infecciones resistentes a los antibióticos.
Según el artículo publicado por OpenAI, el laboratorio de De la Fuente utiliza Codex —el modelo de generación de código de la compañía— y ChatGPT para acelerar la búsqueda de candidatos antimicrobianos. La idea central es simple pero poderosa: en lugar de buscar a mano entre miles de millones de secuencias genéticas, los modelos de lenguaje y de código ayudan a procesar, filtrar y priorizar esas secuencias para identificar posibles moléculas con actividad antimicrobiana.
Qué hace exactamente el laboratorio con Codex y ChatGPT
De acuerdo con la información difundida por OpenAI, el trabajo combina dos frentes. Por un lado, el análisis de genomas de organismos que todavía existen. Por el otro, el estudio de genomas de especies ya extinguidas, una línea que el equipo de De la Fuente viene explorando desde hace tiempo bajo el concepto de “de-extinción molecular”: rescatar información genética del pasado para encontrar soluciones a problemas del presente.
Codex entra en juego para automatizar tareas de programación que de otro modo requerirían mucho tiempo humano: escribir scripts para procesar datos biológicos, limpiar secuencias, correr análisis y organizar resultados. ChatGPT, por su parte, funciona como asistente para interpretar información, resumir hallazgos y ayudar a los investigadores a moverse más rápido entre distintas etapas del flujo de trabajo.
El objetivo final no es menor: encontrar moléculas que puedan convertirse en nuevos antibióticos capaces de enfrentar bacterias que hoy resisten a los tratamientos disponibles.
El contexto: una crisis silenciosa que crece
La resistencia antimicrobiana es una de las amenazas sanitarias más serias de este siglo. Cuando las bacterias desarrollan defensas contra los antibióticos existentes, infecciones que antes eran tratables se vuelven peligrosas. La Organización Mundial de la Salud viene advirtiendo desde hace años que el pipeline de nuevos antibióticos es insuficiente frente a la velocidad con la que aparecen las resistencias.
En ese marco, la promesa de la IA aplicada al descubrimiento de fármacos no es nueva, pero sí está ganando terreno. Lo que distingue al enfoque de De la Fuente es la escala: buscar en genomas —incluidos los de organismos extintos— amplía enormemente el espacio de búsqueda más allá de lo que se puede cultivar en el laboratorio o estudiar de forma tradicional.
¿Por qué es importante?
- Acelera el descubrimiento: herramientas como Codex y ChatGPT reducen el tiempo que los investigadores dedican a tareas técnicas repetitivas, liberando recursos para la parte científica de fondo.
- Amplía el universo de candidatos: los genomas extintos representan una fuente de información que hasta hace poco era prácticamente inaccesible para la búsqueda de fármacos.
- Ataca un problema urgente: la resistencia a los antibióticos causa millones de muertes al año en el mundo y la necesidad de nuevas moléculas es crítica.
- Muestra un uso concreto de la IA generativa: más allá del hype, este caso ilustra cómo los modelos de lenguaje pueden integrarse en flujos de trabajo científicos reales.
¿Qué significa para Latinoamérica?
César de la Fuente es un científico argentino, formado en la Universidad de Buenos Aires, que hoy lidera un laboratorio en Estados Unidos. Su trabajo con IA aplicada a la biología es un ejemplo de cómo el talento latinoamericano ocupa lugares centrales en la frontera tecnológica global.
Para la región, el caso deja varias señales. Primero, que la formación en ciencias computacionales y biología puede combinarse en carreras con impacto directo en salud pública. Segundo, que las herramientas de IA generativa están al alcance de equipos de investigación de cualquier tamaño, siempre que haya acceso a internet y capacidad de cómputo razonable. Y tercero, que la resistencia antimicrobiana es un problema que también golpea fuerte a América Latina, donde las infecciones hospitalarias y el uso indiscriminado de antibióticos siguen siendo desafíos pendientes.
Que un investigador argentino esté usando Codex y ChatGPT para buscar antibióticos en genomas extintos no es solo una buena noticia científica: es una muestra de hacia dónde va la investigación biomédica y de qué lugar puede ocupar la región en esa conversación.
Conclusión
La combinación de inteligencia artificial y biología computacional está abriendo caminos que hace una década parecían ciencia ficción. El laboratorio de César de la Fuente lo demuestra: con Codex y ChatGPT como herramientas de trabajo, la búsqueda de nuevos antimicrobianos se vuelve más rápida, más amplia y más ambiciosa. Si esos candidatos llegan algún día a convertirse en medicamentos, la IA habrá jugado un rol central en una de las batallas más importantes de la salud global.
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Fuente original: OpenAI — “How a researcher uses Codex and ChatGPT to search for new antimicrobial molecules” (https://openai.com/index/using-codex-chatgpt-to-search-for-new-antimicrobials)
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