En 2008, investigadores informaron sobre el primer genoma sintetizado artificialmente del mundo a partir de un organismo vivo. Sintetizaron químicamente el genoma de 580.000 nucleótidos de *Mycoplasma genitalium*. Investigaciones posteriores «reiniciaron» este tipo de genoma en células, creando lo que los científicos afirmaron que era la primera vida sintetizada artificialmente.

Ahora, investigadores han utilizado inteligencia artificial (IA) para diseñar secuencias genómicas completas desde cero, incluyendo una basada en *Mycoplasma genitalium*. Estas secuencias fueron generadas por el modelo de lenguaje de ADN Evo2, entrenado con billones de bases de ADN de decenas de miles de organismos del árbol de la vida. Los hallazgos se publicaron en *Nature* el 4 de marzo.

Otros investigadores afirman que, si bien los resultados son notables, estos diseños genómicos son solo un paso hacia la creación de vida microbiana por parte de la IA. «Es genial, pero está lejos de ser suficiente», afirma Nico Claassens, de la Universidad de Wageningen en los Países Bajos.

Un obstáculo importante actualmente es la necesidad de sintetizar y probar a gran escala genomas generados por IA. Otro desafío radica en la dificultad de diseñar un genoma capaz de dirigir todas las funciones necesarias incluso de las formas de vida más simples, por no hablar de los genomas de células más complejas.

Sin embargo, científicos que llevan más de una década trabajando en el diseño de genomas desde cero afirman que este objetivo, antes ambicioso, ahora está al alcance.

“Estos modelos de IA representan el ‘momento ChatGPT’ de la genómica sintética”, afirma Yi-Zhi Cai, de la Universidad de Manchester, Reino Unido. “Se pueden crear cosas que nunca antes habían existido en la naturaleza”.

La escritura genómica anterior consistía principalmente en ajustes finos, similar a editar un capítulo de un libro existente o eliminar todas las comas. Los modelos de lenguaje de ADN como Evo2 permiten crear formas de vida sintéticas muy diferentes de la vida existente.

En 2025, Brian Hie y sus colegas del Instituto Arc de EE.UU. utilizaron la serie de modelos Evo para escribir los genomas de bacteriófagos, virus que infectan bacterias. Cuando los investigadores introdujeron las instrucciones en E. coli, 16 de 285 diseños produjeron virus funcionales capaces de eliminar bacterias.

Sin embargo, los genomas de bacteriófagos tienen solo unos pocos miles de pares de bases y codifican solo unos pocos genes, lo que los hace mucho más pequeños y simples que los genomas bacterianos más pequeños. Además, la mayoría de los científicos consideran que los virus son parásitos genéticos, carentes de muchas características esenciales de la vida.

En un artículo reciente, el equipo de Hie y Patrick Hsu del Instituto Arc utilizó el modelo Evo2 para generar un genoma basado en Mycoplasma genitalium, así como en el genoma mitocondrial humano y el genoma cromosómico de la levadura. Las predicciones informáticas mostraron que casi el 70% de los genes de esta secuencia inspirada en Mycoplasma genitalium parecían plausibles.

«El diseño de la vida no puede estar completo al 70%. Se puede hacer en una computadora, pero no funcionará como un organismo vivo», afirmó Claassens. Si falta un solo gen esencial o está mal modelado, el genoma no funcionará en una célula.

Maciej Wiatrak, de la Universidad de Cambridge, quien desarrolló otra herramienta de IA, Bacformer, capaz de generar genomas bacterianos, afirmó que incluso con todos los genes necesarios incluidos, el orden de los genes puede determinar el éxito o el fracaso del diseño. «Juzgar si un genoma ‘se ve bien’ y ‘funciona correctamente’ son dos cosas completamente diferentes».

En un estudio publicado en la plataforma de preimpresión bioRxiv el 2 de marzo, investigadores de la Universidad de Texas en Austin descubrieron que el genoma diseñado por Evo2 difería del genoma natural, careciendo de algunas características clave. Esto no significa que los genomas diseñados con IA sean necesariamente inoperables, pero su valor de referencia para comprender la evolución genómica puede ser limitado.

Wiatrak también duda que diseñar genomas microbianos desde cero merezca la pena el enorme esfuerzo y coste. Él y sus colegas están más interesados ​​en usar modelos como Bacformer y Evo2 para diseñar grupos de genes bacterianos (operones) que trabajen en colaboración para tareas prácticas como la producción de biocombustibles.

Hie cree que la capacidad del equipo para diseñar secuencias genómicas seguirá mejorando. Sin embargo, probar un número suficiente de diseños genómicos requiere sintetizar ADN de la longitud correspondiente y ensamblarlo en el orden correcto, lo cual sigue siendo un gran desafío para la tecnología actual.

«La experimentación se está convirtiendo rápidamente en un cuello de botella», afirmó Hie. «A esta escala, nos enfrentamos al problema del coste de la síntesis y el ensamblaje del ADN».

Hsu sugirió que una dirección viable es utilizar laboratorios automatizados con tecnología robótica y basados ​​en IA para diseñar, probar y optimizar iterativamente pequeños fragmentos genómicos antes de ensamblarlos en un genoma completo y funcional.

Hie afirmó que este enfoque segmentado promete la creación de genomas mucho más grandes y complejos que los genomas microbianos, como los de los humanos y otros mamíferos.

Claassens cree que aún está por verse si herramientas de IA como Evo2 podrán diseñar genomas celulares funcionales. Considera que combinar la IA con otros métodos, como la comprensión humana, es la vía más probable para el éxito.