{"id":199798,"date":"2026-03-04T17:27:50","date_gmt":"2026-03-04T16:27:50","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-ia-entrenada-con-128-000-especies-permite-disenar-genomas-o-predecir-enfermedades\/"},"modified":"2026-03-04T17:27:50","modified_gmt":"2026-03-04T16:27:50","slug":"una-ia-entrenada-con-128-000-especies-permite-disenar-genomas-o-predecir-enfermedades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-ia-entrenada-con-128-000-especies-permite-disenar-genomas-o-predecir-enfermedades\/","title":{"rendered":"Una IA entrenada con 128 000 especies permite dise\u00f1ar genomas o predecir enfermedades"},"content":{"rendered":"

Un equipo internacional de cient\u00edficos del Instituto Arc y NVIDIA, en colaboraci\u00f3n con las universidades de Stanford, Berkeley y la UC San Francisco, ha presentado Evo 2, el modelo de inteligencia artificial m\u00e1s avanzado aplicado a la biolog\u00eda hasta la fecha.<\/p>\n


\n \"AlphaGenome,
\n <\/a><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

AlphaGenome, una IA para predecir c\u00f3mo las variaciones del ADN afectan a la regulaci\u00f3n g\u00e9nica<\/h3>\n

<\/p>\n


\n Ana Hernando
\n <\/a> <\/p>\n

La herramienta, publicada este mi\u00e9rcoles<\/a>\u00a0en la revista Nature, supone un salto cualitativo respecto a la primera versi\u00f3n\u00a0y se suma a la reciente ola de avances en gen\u00f3mica computacional.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Una trayectoria mete\u00f3rica en la biolog\u00eda generativa<\/h2>\n

La historia de esta tecnolog\u00eda se remonta a 2024, cuando el equipo public\u00f3, esta vez en la revista Science, el modelo original Evo. Aquella primera versi\u00f3n demostr\u00f3 que una arquitectura de aprendizaje profundo pod\u00eda aprender la l\u00f3gica del ADN sin supervisi\u00f3n humana, de forma similar a como los grandes modelos de lenguaje aprenden a escribir texto. Sin embargo, aquel precursor estaba entrenado exclusivamente con genomas de organismos unicelulares (bacterias y arqueas) y virus.<\/p>\n

\u201cNuestro desarrollo de Evo 1 y Evo 2 representa un momento clave en el campo emergente de la biolog\u00eda generativa, ya que los modelos han permitido que las m\u00e1quinas lean, escriban y piensen en el lenguaje de los nucle\u00f3tidos\u201d, indica\u00a0Patrick Hsu, cofundador del Arc Institute e investigador principal. \u201cEvo 2 tiene una comprensi\u00f3n generalista del \u00e1rbol de la vida que es \u00fatil para una multitud de tareas, desde predecir mutaciones que causan enfermedades hasta dise\u00f1ar c\u00f3digo potencial para la vida artificial\u201d.<\/p>\n

Evo 2 es el \u00faltimo de un pu\u00f1ado\u00a0de desarrollos recientes en el sector como AlphaGenome (de Google), presentado hace unas semanas<\/p>\n

Evo 2 se sit\u00faa a la vanguardia, pero no es el \u00fanico modelo, sino el \u00faltimo de un pu\u00f1ado\u00a0de desarrollos recientes en el sector. Por ejemplo, el de\u00a0AlphaGenome, un modelo presentado hace apenas unas semanas<\/a> dise\u00f1ado espec\u00edficamente por DeepMind (parte de Google) para predecir c\u00f3mo las variaciones del ADN afectan a la regulaci\u00f3n g\u00e9nica. Mientras que AlphaGenome se especializa en descifrar los mecanismos de control de los genes, Evo 2 expande el horizonte hacia una escala gen\u00f3mica completa.<\/p>\n

Para esta nueva entrega, el sistema ha sido entrenado con m\u00e1s de 9,3 billones de nucle\u00f3tidos procedentes de 128 000 genomas, incorporando por primera vez informaci\u00f3n detallada de plantas, animales y del propio ser humano. Esta expansi\u00f3n le otorga una comprensi\u00f3n m\u00e1s generalista de todos los dominios de la vida, permiti\u00e9ndole no solo predecir efectos, sino proponer nuevos dise\u00f1os biol\u00f3gicos.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Un salto en potencia y precisi\u00f3n<\/h2>\n

El avance t\u00e9cnico ha sido posible gracias a una nueva arquitectura llamada StripedHyena 2, que permite a Evo 2 razonar sobre secuencias ocho veces m\u00e1s largas que su predecesor, lo que supone el mill\u00f3n de nucle\u00f3tidos de una sola vez. Esta mayor capacidad de \u2018memoria\u2019 permite a la IA comprender relaciones entre partes muy distantes de un genoma, algo crucial para identificar mutaciones complejas que los m\u00e9todos experimentales tardar\u00edan a\u00f1os en descubrir.<\/p>\n

En pruebas con el gen BRCA1, vinculado al c\u00e1ncer de mama, Evo 2 alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n superior al 90 % al distinguir entre variaciones benignas y patog\u00e9nicas. Adem\u00e1s de su capacidad de diagn\u00f3stico, el modelo abre la puerta a una ingenier\u00eda biol\u00f3gica sin precedentes; el equipo ya ha utilizado Evo 2 para dise\u00f1ar bacteri\u00f3fagos sint\u00e9ticos funcionales, una herramienta prometedora para combatir las bacterias resistentes a los antibi\u00f3ticos.<\/p>\n

<\/p>\n

Al igual que el mundo ha dejado su impronta en el lenguaje de internet utilizado para entrenar los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, la evoluci\u00f3n ha dejado su impronta en las secuencias biol\u00f3gicas<\/p>\n

Brian Hie, Universidad de Stanford
\n<\/p>\n

\u201cAl igual que el mundo ha dejado su impronta en el lenguaje de internet utilizado para entrenar los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, la evoluci\u00f3n ha dejado su impronta en las secuencias biol\u00f3gicas\u201d, explica\u00a0Brian Hie, profesor en Stanford y coautor del trabajo.\u00a0\u201cEstos patrones, perfeccionados a lo largo de millones de a\u00f1os, contienen se\u00f1ales sobre c\u00f3mo funcionan e interact\u00faan las mol\u00e9culas\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Un \u2018sistema operativo\u2019\u00a0para la ciencia global<\/h2>\n

Para los autores, Evo 2 funciona de forma similar al n\u00facleo de un sistema operativo sobre el cual otros investigadores pueden construir aplicaciones espec\u00edficas. Con el fin de acelerar el progreso cient\u00edfico, el equipo ha publicado el modelo bajo una pol\u00edtica de c\u00f3digo abierto, compartiendo tanto los datos de entrenamiento como el c\u00f3digo y los pesos del modelo.<\/p>\n

\u201cAl liberar estas capacidades, hemos dado a los cient\u00edficos de todo el mundo un nuevo socio para resolver los desaf\u00edos m\u00e1s urgentes de salud y enfermedad de la humanidad\u201d, afirma Anthony Costa, director de biolog\u00eda digital en NVIDIA. Con el fin de evitar riesgos \u00e9ticos, los investigadores han excluido del conjunto de datos los pat\u00f3genos que afectan a humanos y han implementado salvaguardas para garantizar un uso responsable de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Referencias:<\/p>\n

Nguyen et al., \u201cSequence modeling and design from molecular to genome scale with Evo\u201d, Science, 2024, https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.ado9336<\/a><\/p>\n

Brixi et al., \u201cGenome modeling and design across all domains of life with Evo 2\u201d, Nature, 2025, https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41586-026-10176-5<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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