{"id":204288,"date":"2026-05-19T19:28:05","date_gmt":"2026-05-19T18:28:05","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/los-asistentes-de-ia-podrian-acelerar-el-descubrimiento-cientifico-segun-dos-estudios\/"},"modified":"2026-05-19T19:28:05","modified_gmt":"2026-05-19T18:28:05","slug":"los-asistentes-de-ia-podrian-acelerar-el-descubrimiento-cientifico-segun-dos-estudios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/los-asistentes-de-ia-podrian-acelerar-el-descubrimiento-cientifico-segun-dos-estudios\/","title":{"rendered":"Los asistentes de IA podr\u00edan acelerar el descubrimiento cient\u00edfico, seg\u00fan dos estudios"},"content":{"rendered":"

La creciente complejidad de la ciencia exige combinar conocimientos muy especializados con la capacidad de conectar hallazgos procedentes de disciplinas distintas. En ese contexto, dos nuevos sistemas de inteligencia artificial descritos esta semana en Nature exploran una posibilidad hasta ahora limitada: automatizar buena parte del ciclo de investigaci\u00f3n cient\u00edfica mediante agentes de IA coordinados entre s\u00ed.<\/p>\n

Los dos sistemas exploran una posibilidad hasta ahora limitada: automatizar buena parte del ciclo de investigaci\u00f3n cient\u00edfica mediante agentes de IA coordinados entre s\u00ed<\/p>\n

Ambas herramientas funcionan como plataformas multiagente, es decir, conjuntos de elementos especializados capaces de asumir tareas concretas dentro del proceso cient\u00edfico. Entre ellas figuran la b\u00fasqueda bibliogr\u00e1fica, la formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis, la propuesta de experimentos, el an\u00e1lisis de datos y su reformulaci\u00f3n a partir de los resultados obtenidos.<\/p>\n

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

\u201cMotor de pensamiento cient\u00edfico estructurado\u201d<\/h2>\n

El primero de estos sistemas, denominado Co-Scientist, ha sido desarrollado por Google DeepMind<\/a> sobre Gemini 2.0. Sus autores lo describen como un \u201cmotor de pensamiento cient\u00edfico estructurado\u201d pensado para colaborar con investigadores en distintas disciplinas. Aunque el trabajo se centra en aplicaciones biom\u00e9dicas, el sistema se plantea como una herramienta generalista.<\/p>\n

En las pruebas realizadas, Co-Scientist gener\u00f3 hip\u00f3tesis para reutilizar medicamentos ya aprobados contra la leucemia mieloide aguda, un c\u00e1ncer agresivo de la sangre. Algunos de los compuestos sugeridos mostraron actividad en experimentos con l\u00edneas celulares. El sistema tambi\u00e9n propuso posibles combinaciones terap\u00e9uticas, identific\u00f3 nuevas dianas epigen\u00e9ticas para fibrosis hep\u00e1tica y reprodujo de forma independiente una hip\u00f3tesis a\u00fan no publicada sobre mecanismos de resistencia antimicrobiana.<\/p>\n

Co-Scientist, de Google DeepMind, propuso reutilizar f\u00e1rmacos contra la leucemia mieloide aguda, adem\u00e1s de combinaciones terap\u00e9uticas, dianas para fibrosis hep\u00e1tica y una nueva hip\u00f3tesis sobre resistencia antimicrobiana<\/p>\n

Seg\u00fan el art\u00edculo, el sistema organiza debates internos entre agentes de IA, clasifica hip\u00f3tesis mediante torneos comparativos y las refina de forma iterativa. Sus autores sostienen que este enfoque mejora la calidad de las propuestas conforme aumenta el tiempo de razonamiento computacional.<\/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

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

Asistente para biolog\u00eda experimental<\/h2>\n

El segundo sistema, Robin, ha sido desarrollado por la organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro FutureHouse <\/a>y utiliza modelos\u00a0OpenAI o4-mini y Claude 3.7. Est\u00e1 orientado espec\u00edficamente a la biolog\u00eda experimental y combina agentes dedicados a revisar literatura cient\u00edfica con otros centrados en el an\u00e1lisis automatizado de datos biol\u00f3gicos.<\/p>\n

Robin, de la organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro FutureHouse, combina agentes dedicados a revisar literatura cient\u00edfica con otros centrados en el an\u00e1lisis automatizado de datos biol\u00f3gicos<\/p>\n

Como demostraci\u00f3n, Robin se aplic\u00f3 a la b\u00fasqueda de tratamientos para la degeneraci\u00f3n macular seca asociada a la edad, una de las principales causas de ceguera en pa\u00edses desarrollados. El sistema propuso aumentar la capacidad fagoc\u00edtica de determinadas c\u00e9lulas de la retina y sugiri\u00f3 varios candidatos terap\u00e9uticos para poner a prueba en el laboratorio.<\/p>\n

Entre ellos figuraba ripasudil, un inhibidor ROCK (quinasa asociada a Rho, una prote\u00edna reguladora intracelular)\u00a0aprobado en Jap\u00f3n para glaucoma que nunca se hab\u00eda propuesto para esta enfermedad ocular. Los experimentos mostraron un aumento de la fagocitosis en c\u00e9lulas retinianas tratadas con este compuesto. Robin tambi\u00e9n sugiri\u00f3 an\u00e1lisis posteriores mediante secuenciaci\u00f3n de ARN que permitieron identificar posibles mecanismos moleculares implicados y nuevas dianas terap\u00e9uticas.<\/p>\n

Esta IA prob\u00f3 su sistema en degeneraci\u00f3n macular seca y propuso aumentar la fagocitosis en la retina, identific\u00f3 f\u00e1rmacos como ripasudil que mejoran este proceso y se\u00f1al\u00f3 nuevas dianas terap\u00e9uticas<\/p>\n

Los autores destacan que todos los pasos del proceso \u2014desde la generaci\u00f3n de hip\u00f3tesis hasta los an\u00e1lisis estad\u00edsticos y figuras incluidas en el art\u00edculo\u2014 fueron producidos por el sistema de IA dentro de un esquema \u201clab-in-the-loop\u201d, en el que los cient\u00edficos supervisan y validan experimentalmente los resultados.<\/p>\n

Ambos trabajos insisten en que estas herramientas no eliminan la necesidad de validaci\u00f3n experimental ni sustituyen el juicio humano. Las propuestas terap\u00e9uticas descritas requieren todav\u00eda estudios precl\u00ednicos y ensayos cl\u00ednicos antes de poder considerarse tratamientos viables.<\/p>\n

Pese a esas limitaciones, los estudios muestran c\u00f3mo los sistemas multiagente podr\u00edan acelerar tareas especialmente costosas en tiempo y s\u00edntesis bibliogr\u00e1fica. En el caso de Robin, los autores estiman que el sistema revis\u00f3 m\u00e1s de 800 art\u00edculos en unos 30 minutos y redujo de forma dr\u00e1stica el tiempo humano necesario para completar un ciclo completo de investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

\u201cAccelerating scientific discovery with Co-Scientist\u201d. Nature<\/a>, 2026.<\/p>\n

\u201cA multi-agent system for automating 2 scientific discovery\u201d.\u00a0Nature<\/a>, 2026.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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