La arquitectura de la cognición sintética

  

La arquitectura de la cognición sintética

El paradigma de DeepMind, la Biología Digital y la búsqueda de la Inteligencia General Artificial (AGI).

Bajo la luz de esta máxima ineludible de don Santiago Ramón y Cajal, la evolución contemporánea de la inteligencia artificial (IA) adquiere una dimensión que trasciende la mera automatización de tareas procedimentales. Hoy, nos adentramos en la resolución de los misterios más arcanos de la biología molecular, la física fundamental y la naturaleza misma de la cognición. En el epicentro de esta transformación paradigmática se encuentra DeepMind, la organización de investigación que ha redefinido los límites epistemológicos y técnicos de lo computacionalmente posible. La reciente atención mediática y académica, catalizada por el documental The Thinking Game, documenta la vasta y compleja trayectoria de su cofundador, Demis Hassabis. Esta odisea investigativa equipara la creación de la Inteligencia General Artificial (AGI) con hitos civilizatorios de la magnitud del descubrimiento del fuego o el dominio de la electricidad.

Vamos a realizar un análisis exhaustivo de la trayectoria y los fundamentos algorítmicos del ecosistema de DeepMind y sus entidades afiliadas, como Isomorphic Labs. A través del escrutinio de su progresión metódica —desde los entornos simulados de los juegos clásicos hasta la biología digital galardonada con el Premio Nobel de Química en 2024— se revela un enfoque sistemático para descifrar la inteligencia. Sin embargo, a medida que los modelos fundacionales se acercan a la abstracción humana, surgen complejos dilemas sobre el propósito, la economía y la esencia misma de nuestra especie.

1. Ontología de la inteligencia: la información, la entropía y el escultor del cerebro

El desarrollo de la AGI exige sistemas dotados de una flexibilidad cognitiva comparable a la inteligencia humana a través de cualquier dominio. La arquitectura conceptual de DeepMind se cimentó en la intersección del aprendizaje profundo (Deep Learning) y el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning).

1.1 El fundamento neurobiológico y el tejido de la realidad

El maestro Cajal sentenció con clarividencia: “Todo ser humano, si se lo propone, puede ser escultor de su propio cerebro”. Esta afirmación despojaba al aprendizaje de su carácter abstracto para enraizarlo en la transformación física y tangible del tejido nervioso mediante el esfuerzo sostenido y la repetición. Demis Hassabis, neurocientífico de formación, ha llevado esta concepción un paso más allá en sus recientes reflexiones, postulando una teoría unificadora: la información, y no la materia o la energía, es la unidad más fundamental del universo.

Bajo este prisma, la biología misma, y por extensión el cerebro que Cajal dibujaba con devoción, no es más que un “sistema de información que resiste a la entropía”. Los seres vivos mantienen su estructura y significado frente al ruido y la aleatoriedad del cosmos. Las redes neuronales artificiales contemporáneas representan el audaz intento del homo sapiens por recrear esta arquitectura sublime en sustratos de silicio.

No es una mera coincidencia poética: tal y como documenta detalladamente la revista The Neuroscientist, las precisas descripciones de Cajal aportaron el léxico fundamental de las redes neuronales discretas y la direccionalidad de la información. Aún más revelador es el papel de su más brillante discípulo, Rafael Lorente de Nó. En la década de 1930, Lorente de Nó descubrió los “circuitos reverberantes” o bucles de retroalimentación en la corteza cerebral, describiendo el mecanismo biológico subyacente a la memoria a corto plazo. Este hallazgo fue la inspiración biológica directa que permitió a pioneros como Warren McCulloch y Walter Pitts formular en 1943 el primer modelo matemático de una red neuronal artificial. Lorente de Nó, participando activamente en las históricas Conferencias Macy junto a gigantes matemáticos como John von Neumann y Norbert Wiener, afianzó la “conexión cibernética española”. Juntos, maestro y discípulo, se erigen hoy como verdaderos padres fundacionales de la IA, tejiendo un hilo conductor histórico entre los dibujos a tinta de la escuela histológica española y las modernas Redes Neuronales Recurrentes (RNN) que impulsan la tecnología contemporánea.

Mientras nuestro sistema biológico utiliza la plasticidad sináptica para aprender y consolidar la memoria de forma extraordinariamente eficiente , la IA simula este prodigio mediante algoritmos que ajustan inexorablemente los “pesos sinápticos” de la red para corregir errores, esculpiendo el conocimiento para combatir el caos entrópico.

1.2 La consolidación institucional y la fusión con Google

Operando bajo un secretismo riguroso en sus primeros años, DeepMind atrajo a inversores que validaron la audacia de su visión. El imperativo de escalar el poder computacional forzó la adquisición por parte de Google en 2014. En aquel momento, Hassabis exigió un “cortafuegos contractual” que prohibía el uso de su tecnología para aplicaciones militares, erigiendo una barrera ética que, tristemente, experimentaría una profunda erosión corporativa en la década posterior ante la incesante presión geopolítica.

2. Los campos de prueba: juegos como microcosmos de la realidad

Para desarrollar algoritmos de propósito general, los investigadores requerían entornos con reglas claras y retroalimentación inmediata, emulando la tensión y el esfuerzo que el cerebro necesita para reorganizarse.

2.1 El entorno Atari y el comportamiento emergente

El primer gran hito validatorio fue la conquista de Atari 2600. Al enfrentar a su agente a juegos como Breakout, el sistema solo recibía los píxeles crudos y la puntuación como recompensa. A través de iteraciones de ensayo y error, el agente descubrió de manera autónoma estrategias óptimas contra-intuitivas, demostrando un comportamiento emergente sin preprogramación humana.

2.2 AlphaGo y la trascendencia epistemológica del Movimiento 37

El logro que catapultó a DeepMind al panteón histórico fue el dominio del Go, un juego con más configuraciones posibles que átomos en el universo observable. El sistema AlphaGo resolvió esta complejidad integrando redes neuronales profundas con la Búsqueda de Árbol de Monte Carlo (MCTS).

Durante la histórica partida contra el campeón Lee Sedol, AlphaGo ejecutó el inaudito “Movimiento 37”, desafiando siglos de sabiduría humana acumulada. Este instante demostró que un sistema no era meramente imitativo, sino inherentemente complejo y capaz de una creatividad exógena a la cognición humana.

2.3 Generalización y tabula rasa: AlphaZero y AlphaStar

AlphaZero eliminó por completo la dependencia de datos humanos, aprendiendo desde una tabula rasa (pizarra en blanco). Jugando contra sí mismo, superó a los mejores motores en horas, demostrando que los sesgos cognitivos humanos actúan como un techo artificial. Posteriormente, AlphaStar dominó la niebla de guerra en StarCraft II, demostrando planificación a largo plazo bajo información imperfecta

3. Descifrando las maravillas de la histología: la revolución de AlphaFold

Así como Cajal se maravillaba escudriñando los misterios de la teoría celular a través de su microscopio, el imperativo estratégico de DeepMind viró hacia las estructuras primordiales del mundo real: las proteínas. Predecir la compleja geometría espacial en 3D de estas “máquinas de la vida” a partir de una secuencia de aminoácidos era un enigma de cincuenta años considerado el “santo grial” de la biología molecular.

3.1 El imperativo moral: “Publicadlo ya”

Tras iteraciones iniciales, AlphaFold 2 resolvió definitivamente el problema en 2020 integrando conocimiento biológico evolutivo en su arquitectura (Evoformer). Llegado el momento del triunfo, el equipo se enfrentó a una disyuntiva ética sobre cómo proceder con este inconmensurable poder. Fiel a la convicción de que la IA debe ser un motor para el bien común, Hassabis zanjó el debate interno con una directriz clara: “Publicadlo ya”.

En una decisión monumental que honra el espíritu de la ciencia abierta, DeepMind publicó la base de datos de estructuras de proteínas de manera gratuita, catalogando más de 200 millones de proteínas, prácticamente todas las conocidas por la ciencia. Esta democratización ha sido utilizada por millones de investigadores en el mundo , acelerando vías clínicas desde la malaria hasta el Alzheimer, y consolidando a Hassabis y Jumper como ganadores del Premio Nobel de Química en 2024.

3.2 AlphaFold 3 y la célula virtual

Presentado en 2024, AlphaFold 3 representa una simulación biomolecular holística, prediciendo las interacciones dinámicas de proteínas, ADN, ARN, ligandos e iones. El galardón de la Academia Sueca validó una visión mucho más profunda expuesta por Hassabis: el próximo gran horizonte científico de la humanidad es la creación de una “célula virtual”. Así como Cajal se asomó al ocular del microscopio para desentrañar el tupido bosque neuronal, DeepMind aspira a modelar in silico el comportamiento integral y dinámico de la maquinaria celular viva. Esta herramienta permitiría a los científicos predecir con precisión atómica los efectos de cualquier mutación genética o intervención farmacológica antes de sintetizar un solo compuesto físico en el laboratorio.

4. Isomorphic Labs y las profecías de Cajal: farmacología de precisión

Al adentrarnos en la era de la farmacología digital impulsada por Isomorphic Labs (subsidiaria de Alphabet), resulta inevitable evocar las inquietudes visionarias del Sabio. En su relato de ciencia ficción juvenil “La vida en el año 6000”, redactado en la década de 1880, Cajal anticipó con asombrosa lucidez un futuro marcado por la “máquina diagnosticadora” y los “logaritmos terapéuticos”. Vislumbró el preciso instante en el que la medicina se fundiría con la automatización computacional.

Sin embargo, su advertencia era profunda y perturbadora: el terror en su distopía no emanaba de una rebelión violenta de las máquinas, sino de su funcionamiento perfecto e infalible. Cajal temía que delegar las decisiones clínicas a estos aparatos degradara al médico a un mero “ingeniero biológico” o recolector de datos encargado únicamente de alimentar a la máquina, provocando la atrofia del juicio humano y sumiendo a la sociedad en una complaciente “mediocridad inducida”.

Hoy, Isomorphic Labs materializa esta profecía técnica (esperando evitar su condena ética) mediante su motor IsoDDE, diseñado para interactuar con la topología sutil de las proteínas y descubrir “bolsillos crípticos” e inhibidores complejos exclusivamente en silico. Respaldada por una inyección de 600 millones de dólares en 2025 y alianzas multimillonarias con titanes como Novartis y Eli Lilly, la compañía aspira a iniciar ensayos clínicos en humanos para sus fármacos oncológicos hacia finales de 2026, una compresión temporal sin precedentes en la industria médica que redefinirá, tal y como temía y soñaba Cajal, el papel del ser humano en el arte de curar.

5. El concepto de “nodos raíz”: de la biorremediación a la fusión nuclear

La estrategia de DeepMind no consiste en resolver problemas aislados, sino en atacar lo que Hassabis denomina “nodos raíz” (root nodes). Un nodo raíz es un desafío científico fundamental que, una vez resuelto, desencadena una cascada de soluciones para innumerables problemas subsidiarios.

Si AlphaFold fue el nodo raíz de la biología, la compañía ahora dirige su mirada a la ciencia de materiales y la física de plasmas. El objetivo final es la energía de fusión nuclear. Si la IA logra estabilizar y controlar el plasma dentro de los imanes de un reactor Tokamak, la humanidad accedería a una fuente de energía limpia, barata e ilimitada. Al resolver este nodo raíz energético, se resuelven de forma inherente crisis derivadas: el cambio climático, la viabilidad de la desalinización masiva del agua e incluso la síntesis de nuevos combustibles. Es, en esencia, ingeniería computacional aplicada directamente a la supervivencia y prosperidad a largo plazo de la especie.

Paralelamente, a nivel ambiental, la biología digital ya ataca la contaminación plástica. A través del diseño computacional, se están moldeando enzimas hidrolíticas (como la PETasa) capaces de escindir los enlaces del PET en condiciones industriales extremas, instaurando una auténtica economía circular a nivel atómico.

6. Modelos de mundo y el dilema de la “inteligencia dentada”

A pesar de sus proezas, la inteligencia artificial contemporánea sufre de profundas asimetrías. Demis Hassabis ha diagnosticado con precisión clínica esta sintomatología, caracterizando a la tecnología actual como una “inteligencia dentada” (jagged intelligence). Resulta paradójico observar cómo los sistemas fundacionales son capaces de ganar medallas de oro en las complejísimas Olimpiadas Internacionales de Matemáticas, para acto seguido fracasar estrepitosamente al intentar resolver un problema lógico de secundaria o un simple juego de tres en raya. Esta inconsistencia expone una brecha insalvable: mientras nuestra mente se esculpe a sí misma continuamente mediante el aprendizaje orgánico, los modelos de IA quedan “congelados” tras su entrenamiento y adolecen de memoria a largo plazo (el síndrome del “pez dorado”).

Para sanar esta fragilidad, la industria sabe que el mero escalado de datos ha comenzado a mostrar rendimientos decrecientes. El progreso futuro exige un 50% de fuerza bruta computacional y un 50% de innovación arquitectónica pura.

6.1 La búsqueda y la pausa reflexiva

La cura inmediata reside en dotar a los modelos de “tiempo de inferencia” o “tiempo de pensamiento”. Modelos como la serie o1 de OpenAI introducen una “Cadena de Pensamiento” oculta y reflexiva. Simultáneamente, Gemini 3 Pro de Google formaliza esta pausa reflexiva —ese instante de meditación que Cajal consideraba indispensable para la forja de las ideas— mediante algoritmos de Búsqueda Reflectiva de Árbol de Monte Carlo (R-MCTS). Este sistema permite al agente detenerse, verificar sus propias respuestas y planificar a largo plazo antes de emitir un resultado.

6.2 De leer el mundo a simular el mundo

Pero el salto definitivo hacia la AGI requiere trascender el lenguaje. Un LLM actual es como un estudiante que se ha leído todos los manuales de aviación del mundo; conoce la teoría de la sustentación, pero no sabe pilotar. Para aprender verdaderamente la física, la inercia y la causalidad, se requiere un simulador de vuelo.

DeepMind está enfocada en crear “modelos de mundo” (a través de proyectos como los generadores de video y agentes en entornos virtuales). Estos sistemas no solo generan píxeles, sino que actúan como motores de física intuitiva. Al soltar agentes de IA dentro de estas simulaciones para que aprendan empíricamente de sus interacciones fallidas, se está forjando el intelecto que próximamente se transferirá a la robótica en el mundo físico. Para interactuar con esta nueva realidad, Hassabis prevé que el formato natural no será el teléfono móvil, sino las gafas inteligentes, convirtiendo a la IA en un asistente universal, visual y omnipresente.

7. La AGI y el debate de la máquina de Turing

Hassabis define la Inteligencia General Artificial no como una simple calculadora avanzada, sino como un sistema capaz de exhibir toda la amplitud cognitiva humana: desde el control físico del cuerpo en el deporte hasta la invención de conjeturas científicas que cambien paradigmas (a la altura de la Relatividad de Einstein) o la creación de géneros artísticos inéditos. Con los avances en modelos de mundo y arquitecturas reflexivas, estima que este punto de inflexión absoluto podría materializarse en apenas 5 a 10 años

Esta inminencia plantea la pregunta ontológica definitiva: ¿Es el universo completamente computable? Si logramos construir una AGI en un ordenador clásico (una máquina de Turing) que sea indistinguible en consciencia, emoción y creatividad de una mente humana, habremos demostrado empíricamente que no hay “magia” en el cerebro; que todo nuestro ser es reducible a física e información procesable. Por el contrario, si tras perfeccionar el sistema descubrimos que aún falta una “chispa” vital, podríamos dar la razón a físicos como Roger Penrose, quienes argumentan que la mente biológica opera mediante procesos cuánticos inalcanzables para el silicio. Percibir humanidad en los algoritmos actuales es, a menudo, un episodio de “pareidolia cognitiva”: proyectamos mente donde solo habitan patrones estocásticos.

8. El legado de Cajal, la post-escasez y el pacto social

“Las ideas no duran mucho. Hay que hacer algo con ellas”, nos advertía el Sabio. La narrativa de DeepMind augura que la AGI generará un impacto social “diez veces mayor y diez veces más rápido” que la Revolución Industrial. La promesa es una utopía de “abundancia post-escasez” facilitada por la energía de fusión y la curación de enfermedades.

Sin embargo, si la automatización nos exime de la necesidad de trabajar para sobrevivir, la humanidad se enfrentará a una profunda crisis de propósito y significado. Necesitaremos, en palabras de Hassabis, “nuevos grandes filósofos” que nos guíen en esta reconfiguración de la condición humana.

Es aquí donde la lucidez histórica cobra todo su valor. El maestro Cajal utilizaba sus relatos de ficción como un auténtico laboratorio moral, practicando lo que hoy podríamos denominar una “pre-computación ética”. A través de la literatura, Cajal testeaba las consecuencias sociales de los avances científicos, buscando el indispensable “alineamiento” de la tecnología con los valores humanistas un siglo antes de que este concepto obsesionara a la industria de la IA. En su visión del año 6000, temía precisamente esta tragedia silenciosa: la homogeneización cultural dictada por las máquinas, la extirpación de la poesía y el amor, y la pérdida irremediable del esfuerzo intelectual que nos hace orgánicamente humanos.

A esta profunda crisis existencial se suma el riesgo tangible de la desinformación, el despliegue de armamento autónomo y la erosión del cortafuegos ético originario bajo las presiones del complejo militar-industrial.

Conclusión

La inmersión panorámica en la odisea de DeepMind encarna la metamorfosis más sublime y desafiante de nuestro tiempo. Aquellas “misteriosas mariposas del alma”, cuyo intrincado batir de alas Santiago Ramón y Cajal escudriñaba con la esperanza de revelar el secreto de la vida mental, parecen hoy estar siendo codificadas en matrices de silicio, demostrando que la información es, en efecto, el sustrato mismo de la realidad.

Desde la conquista de los tableros de Go hasta el rediseño de las proteínas y la búsqueda de los nodos raíz de la energía y la física, la inteligencia sintética avanza como una fuerza de la naturaleza. Sin embargo, su legado definitivo no estará dictado por el triunfo técnico de superar su “inteligencia dentada” mediante modelos de mundo y simulación. El veredicto de la historia dependerá de nuestra capacidad como especie para gobernar esta transición monumental. Si hemos de esculpir este nuevo cerebro universal y adentrarnos en la era de la AGI, debemos asegurar con inquebrantable firmeza moral que la máquina, por perfecta que sea, jamás aniquile la poesía de nuestra propia condición humana

Mientras el cerebro sea un misterio, el universo continuará siendo un misterio.

Santiago Ramón y Cajalhttps://santiagoramonycajal.org/2026/02/20/la-arquitectura-de-la-cognicion-sintetica

 

Una vacuna para el cáncer de mama triple negativo consigue una respuesta completa en once pacientes

La Voz de la SaludLA VOZ DE LA SALUD

ENFERMEDADES

Resultado de una mamografía. Istock

Un ensayo clínico realizado por la farmacéutica BioNtech consiguió elaborar vacunas de ARN mensajero que estimularon la acción de los linfocitos T frente al tumor en más de una decena de casos

18 feb 2026 . Actualizado a las 19:02 h.

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El cáncer de mama triple negativo, que se caracteriza por no dar positivo en receptores de estrógeno, progesterona ni proteína HER2, es considerado el tumor mamario más agresivo y con mayor tasa de recaídas, debido a su rápido crecimiento. Tiende a producir metástasis incluso en etapas tempranas y a menudo afecta a pacientes relativamente jóvenes. De ahí la importancia de encontrar nuevas alternativas terapéuticas que puedan ser efectivas para tratarlo. Entre estas estrategias, el uso de inmunoterapia, con fármacos que actúan como «vacunas», preparando al sistema inmunitario para atacar al tumor, es una de las áreas más prometedoras. Ahora, una nueva investigación publicada en Nature ha evaluado una vacuna personalizada de ARN mensajero que, en combinación con la cirugía y otras terapias, logró generar en catorce pacientes una respuesta por parte de los linfocitos T, claves en las defensas del organismo. En el estudio, once de las pacientes alcanzaron la respuesta completa y llevan seis años sin recaídas, un verdadero hito en un subtipo de cáncer en el que estas se producen frecuentemente durante los primeros tres años.

El estudio

La investigación, llevada a cabo en Alemania y Suecia, exploró el uso de una vacuna personalizada de ARN mensajero contra el tumor de cada paciente. En este ensayo clínico de fase I, se puso a prueba por primera vez en humanos un fármaco de estas características en cáncer de mama triple negativo para analizar su viabilidad, seguridad y eficacia.

Para ello, los científicos seleccionaron a catorce pacientes que hubieran recibido tratamientos estándar para el cáncer de mama triple negativo —una combinación de quimioterapia y cirugía dirigida al tumor primario— y elaboraron estas vacunas en base a las características específicas del genoma del cáncer que cada una tenía. Seleccionaron hasta 20 proteínas presentes en cada tumor, conocidas como neoantígenos, y desarrollaron fármacos que funcionan igual que otras vacunas de ARN mensajero, es decir, que aportan instrucciones para que el propio organismo produzca linfocitos T capaces de identificar y destruir las células malignas.

Todo sobre la «vacuna contra el cáncer» que desarrolla Rusia: cómo funciona, en qué fase está y quiénes podrían beneficiarse

Laura Miyara

Los resultados fueron alentadores. «En la sangre periférica de casi todas las pacientes, se detectaron respuestas de linfocitos T de alta magnitud, inducidas por la vacuna, a múltiples neoantígenos que permanecieron funcionales durante varios años», concluyen los expertos. En otras palabras, la vacuna fue bien tolerada y provocó respuestas consistentes y potentes por parte de los linfocitos T, el objetivo buscado para una terapia de este tipo.

Once de las catorce pacientes mostraron una respuesta completa frente al tumor y continuaron sin cáncer durante seis años. «Nuestro estudio demuestra la viabilidad clínica, la seguridad y la robusta inmunogenicidad de una vacuna individualizada de neoantígenos basada en ARNm de uridina en pacientes con cáncer de mama triple negativo tras terapia adyuvante o neoadyuvante», concluyen los investigadores.

Para que estas terapias lleguen a un uso clínico extendido queda, sin embargo, mucho camino por andar. Tras este ensayo de fase I habrá que realizar más estudios, con muestras más amplias y grupos de control, que permitan corroborar la validez de estas terapias.

La investigación fue desarrollada por la farmacéutica BioNtech, que también está llevando a cabo ensayos en fase II con vacunas para tumores de colon, páncreas y vejiga. A estos se suma un estudio de la empresa que consiguió resultados prometedores con una inmunización similar para pacientes con melanoma. Según ha asegurado uno de los fundadores de la compañía, se espera que al menos una vacuna personalizada de ARN mensajero para el cáncer esté aprobada para el año 2030.

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La Voz de la Salud

Qué es el cáncer de mama triple negativo

El cáncer de mama triple negativo es un tipo de tumor mamario particularmente agresivo que representa entre un 10 y un 15 % del total de los casos. Está fuertemente ligado a mutaciones genéticas, especialmente al gen BRCA1, siendo más común en mujeres menores de 40 años.

Su característica principal es que sus células carecen de receptores hormonales y de proteína HER2. Por esta razón, no responde a terapias hormonales ni a tratamientos dirigidos contra la proteína HER2. En este tipo de casos, se utiliza la quimioterapia como principal tratamiento sistémico.

Este cáncer puede crecer y se puede propagar más rápido que otros tumores mamarios. Las opciones disponibles para su tratamiento son más limitadas y tiene más probabilidad de reaparecer con respecto a aquellos que dan resultados positivos en las pruebas para receptores. Por estos motivos, las tasas de supervivencia generalmente no son tan altas como en otros tipos de cáncer de mama.

De manera conjunta, el cáncer de mama es el tumor más frecuentemente diagnosticado en la mujer, según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). Se estima que una de cada ocho mujeres lo padecerán a lo largo de su vida

EDEN: el sistema de IA que aprende de un millón de especies para diseñar nuevos tratamientos

  El modelo permite la modificación precisa y compleja de células y moléculas para curar enfermedades

https://elpais.com/ciencia/2026-02-18/eden-el-sistema-de-ia-que-aprende-de-un-millon-de-especies-para-disenar-nuevos-tratamientos.html?ssm=TW_CC

No es lo mismo recibir una carta que una tarta o hundirse en vez de fundirse; una sola alteración cambia el significado de una palabra y del posterior relato. En el ámbito biológico, si se consideran los genes como letras, la consecuencia de un error en el código genómico puede derivar en anemia falciforme (deformación de los glóbulos rojos), una predisposición al colesterol alto o en un cáncer, entre otras miles de consecuencias. Entender las repercusiones de una alteración genética y su evolución es clave para el desarrollo de tratamientos y es el paso que ha dado una alianza de los gigantes informáticos Nvidia y Microsoft, la compañía de inteligencia artificial (IA) Basecamp Research e investigadores del laboratorio del español César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania: utilizar la IA para aprovechar y aprender de modelos evolutivos genéticos a gran escala con el fin de desarrollar terapias programables. Es decir, modificar células y moléculas a partir de una gigantesca biblioteca genética de la vida para curar o prevenir una enfermedad.

La herramienta fundamental de la edición genética es la tijera molecular de cortar y pegar secuencias del código genómico (CRISPR/Cas), reconocida con el Nobel en 2020. Esta técnica se ha desarrollado desde entonces hasta aspirar a ser uno de los 10 avances más disruptivos del año, según propone el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en Inglés).

La nueva investigación lo demuestra con la primera generación de modelos de IA capaces de modificar e insertar genes de forma programable: reemplazar códigos génicos defectuosos y reprogramar células con fines terapéuticos, para desarrollar una nueva generación de tratamientos contra el cáncer y enfermedades hereditarias.

La fuente del nuevo sistema es la vida en todos los ámbitos. “Los modelos evolutivos genéticos a gran escala de IA”, según explica el biotecnólogo español, “intentan capturar la lógica profunda de la vida aprendiendo directamente de la evolución, que es, en esencia, un proceso de optimización a escala planetaria porque ha explorado un espacio inmenso de secuencias y ha retenido configuraciones que funcionan en el mundo real”.

“De esta forma, a partir de la base de datos natural de ADN y proteínas de muchísimas especies y ecosistemas, se conocen qué patrones son estables, qué combinaciones son viables y qué estructuras tienden a producir ciertas funciones”, relata De La Fuente.

La inteligencia artificial es la clave para desentrañar esta nueva estrategia. “Durante décadas”, añade en este sentido el investigador de la Universidad de Pensilvania, “hemos estado descifrando las reglas de la biología a base de experimentos. Estos modelos [evolutivos de IA] permiten acelerar ese proceso: no usamos la IA para clasificar o predecir, sino como un sistema generativo capaz de proponer nuevas soluciones, como moléculas, enzimas o constructos [teorías], con un objetivo terapéutico y compatibles con las restricciones biológicas”.

Antibióticos y anticancerígenos

El laboratorio de De la Fuente ha llevado a la práctica este nuevo modelo con el diseño de nuevas moléculas contra infecciones resistentes a los antibióticos existentes. Las cadenas cortas de aminoácidos (péptidos) desarrolladas mostraron una eficacia del 97% en pruebas de laboratorio. “Esto abre un nuevo camino para encontrar rápidamente candidatos contra los patógenos más temidos”, resalta el investigador.

Pero los resultados van más allá. “Creemos que estamos al inicio de una expansión importante de lo que es posible para los pacientes con cáncer y enfermedades genéticas. Al usar IA para diseñar terapias, esperamos desarrollar soluciones para miles de enfermedades incurables y transformar millones de vidas,” afirma John Finn, director científico de Basecamp Research. La tecnológica ha empleado el modelo para generar linfocitos CAR-T (células inmunitarias) con una eficacia del 90% contra células tumorales en ensayos in vitro.

El trabajo mejora los enfoques basados en la galardonada técnica de edición genómica, que permite alteraciones limitadas y requiere dañar el ADN. “CRISPR es muy potente para ediciones pequeñas y precisas, pero la biología clínica, a menudo, necesita algo distinto, como añadir funciones completas, es decir, insertar genes o grupos de tamaño significativo y hacerlo en lugares definidos del genoma con alta fiabilidad”, explica De la Fuente.

“La inserción programable [del nuevo modelo] apunta a ese objetivo: tratar el genoma como un sistema donde no solo editas caracteres, sino donde puedes instalar módulos de manera más dirigida. En términos conceptuales, es un paso desde la edición puntual hacia la integración controlada, siempre con el requisito de evaluar con rigor seguridad, especificidad y entrega”, precisa.

El nuevo sistema de IA para el gigantesco conjunto de datos genómicos del mundo, denominado EDEN, ha conseguido la inserción correcta de ADN en el lugar preciso del genoma humano con el 73% de las enzimas probadas.

EDEN (siglas de Environmentally-derived evolutionary network) procesa ADN evolutivo de más de un millón de especies recién descubiertas, recolectadas durante cinco años en 150 ubicaciones de 28 países. El modelo ha sido entrenado y acelerado por Nvidia para alcanzar una escala que la compañía compara con GPT-4, de OpenAI.

“La edición genómica tiene un potencial único para corregir las anomalías genéticas hereditarias asociadas a enfermedades“, afirma Tomoji Mashimo, ajeno al trabajo y autor principal de una investigación publicada en Nature Biotechnology en la que aplica una variante de CRISPR (Cas3) para evitar los depósitos amiloides de proteínas causantes de amiloidosis por transtiretina (ATTR). “En los próximos años, esta tecnología puede conducir a aplicaciones clínicas no solo para ATTR, sino también para otras enfermedades hereditarias actualmente incurables“, señala.

También puede ser usada la tecnología genómica para diagnósticos y tratamientos precisos. Es el caso del sistema Sherlock, un método diagnóstico basado también en CRISPR que permite la detección de secuencias de ácidos nucleicos derivadas de patógenos. La investigación, publicada en Nature Biomedical Engineering, facilita la cuantificación rápida y precisa de cepas y mutaciones del hongo Candida auris. “Los métodos diagnósticos actuales para detectar C. auris son demasiado costosos, lentos y dependen de equipos complejos y personal entrenado para provocar un cambio real", explica Justin Rolando, autor principal del trabajo.

Las infecciones por C. auris, muy problemáticas para pacientes con el sistema inmunológico debilitado, se tratan con medicamentos antifúngicos, pero algunas de las cepas del patógeno han desarrollado resistencia a los antimicrobianos, lo que obliga a tratarlas con otros fármacos o son intratables.

Raul Limon

Sobre la firma

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Petosemtamab molécula contra el cáncer

Eduard Batlle pasó todas las navidades de su juventud en la pastelería de sus padres, ayudando a elaborar miles de roscones de reyes. Eran los años 80 y el horno familiar estaba en un barrio obrero entre Barcelona y Hospitalet de Llobregat. “Había muchísima droga, algunos de mis amigos acabaron mal con la heroína

Los sábados, acompañaba a mi madre en la pastelería para que no estuviese sola, porque nos atracaban continuamente a punta de cuchillo. Fue una época bastante jodida”, rememora Batlle. Su vida ha cambiado un poco desde entonces. Estudió Biología, inspirado por la serie de televisión ochentera Cosmos, y hace una década inventó con cinco colegas una molécula, el petosemtamab, que en sus primeras pruebas ha logrado la aparente curación de algunos casos de cáncer. La empresa danesa Genmab acaba de pagar unos 7.000 millones de euros para hacerse con este fármaco experimental diseñado por el antiguo pastelero.

 Batlle, nacido en Barcelona hace 55 años, muestra la dramática fotografía de una mujer con un cáncer enorme en su boca. Los médicos la consideraban desahuciada, porque ni la quimioterapia ni la inmunoterapia habían funcionado con ella. Se le administró petosemtamab en vena. “El tumor desapareció”, resume Batlle. “Es bestial. Todos los que nos dedicamos a la investigación básica soñamos con curar a la gente. Para nosotros esto es un sueño, muy inesperado”, celebra

“Este es Peto”, proclama Batlle con una sonrisa mientras coge un frasquito de vidrio vacío y lo levanta en el aire, en su minúsculo despacho del Instituto de Investigación Biomédica de Barcelona. Con ese botecito se trató en mayo de 2018 a la primera persona que probaba el fármaco. Los primeros resultados fueron prometedores, pero la sorpresa llegó hace seis meses. El petosemtamab, combinado con la inmunoterapia estándar, logró la remisión completa de los tumores de seis personas con cáncer de cabeza y cuello, una enfermedad que invade la boca y la garganta, asociada al tabaco y al alcohol. De los 43 participantes en ese ensayo, el 63% tuvo una respuesta parcial o total al tratamiento

El petosemtamab existe porque dos niños se hicieron amigos hace más de medio siglo en un colegio holandés. Uno era Hans Clevers, hoy un genetista candidato al Nobel por haber concebido los organoides: versiones en miniatura de órganos humanos que se cultivan en el laboratorio a partir de células madre. El otro era Ton Logtenberg, hoy un emprendedor en serie de empresas biotecnológicas. Logtenberg fundó en 2003 una compañía en Utrecht, bautizada Merus, para intentar crear anticuerpos contra el cáncer: proteínas artificiales que se unen a las células tumorales en un punto característico y provocan su destrucción. La novedad de Merus es que dispone de una tecnología para producir anticuerpos capaces de actuar en dos lugares de la misma célula a la vez, para garantizar su aniquilación.

En 2012, el empresario preguntó a su amigo científico por algún experto mundial en cáncer de colon, con el objetivo de intentar curar este tumor, que mata a casi un millón de personas al año. Clevers le propuso un nombre: Eduard Batlle, un biólogo español que había trabajado entre 2000 y 2004 como investigador posdoctoral en su laboratorio, en el Instituto Hubrecht, en Utrecht. Los tres se pusieron manos a la obra

Batlle ya era por entonces un referente internacional en el cáncer de colon. Cuando todavía era un treintañero, en Utrecht, había iluminado la relación entre las células madre que regeneran el intestino y las que desencadenan el cáncer de colon. En 2005 lo ficharon para ayudar a fundar el Instituto de Investigación Biomédica, un centro de la Universidad de Barcelona y la Generalitat de Cataluña

Así que la empresa holandesa Merus sabía producir anticuerpos con doble acción. Hans Clevers dominaba los organoides, esas bolitas de células vivas derivadas de pacientes en las que probar estos fármacos en el laboratorio. Y Batlle conocía los entresijos del cáncer de colon. El equipo se puso a buscar puntos débiles de las células tumorales y a elaborar anticuerpos diversos. Probaron más de medio millar durante meses, hasta que encontraron uno con “resultados espectaculares”: lo denominaron primero MCLA-158 y después petosemtamab. Ahora todos lo llaman Peto, como si fuera otro colega. Su mecanismo de acción es revolucionario. Es el primer candidato a fármaco dirigido a células madre cancerosas de tumores sólidos.

El gigante danés Genmab anunció hace tres meses que compraba la holandesa Merus por casi 7.000 millones de euros, con el objetivo declarado de adquirir el petosemtamab y llevarlo a los hospitales en 2027. La empresa nórdica, especializada en anticuerpos contra el cáncer, habla públicamente de “un potencial de ventas anuales de al menos 1.000 millones de dólares en 2029 e ingresos de varios miles de millones de dólares cada año posteriormente”.

En su diminuto despacho, con vistas al estadio de fútbol del Barça, el biólogo español responde en tercera persona a la pregunta de qué porcentaje de este negocio milmillonario es para él. “Eduard Batlle no se lleva nada”, afirma. En la patente del petosemtamab figuran seis inventores: los dos amigos de la infancia (Hans Clevers y Ton Logtenberg), el propio Batlle, el entonces director científico de Merus, Mark Throsby; el director ejecutivo de la empresa holandesa HUB Organoids, Robert Vries; y el biólogo Bram Herpers, implicado en el ensayo de los cientos de anticuerpos con otra compañía neerlandesa, OcellO BV.

El secretismo es absoluto en este tipo de operaciones milmillonarias de empresas cotizadas en Bolsa, con multitud de cláusulas de confidencialidad. Esta entrevista con EL PAÍS es la primera vez que Batlle habla tras la venta de la molécula y ni siquiera puede revelar qué porcentaje se lleva su centro. “Ni yo ni el Instituto de Investigación Biomédica de Barcelona podemos dar información sobre posibles acuerdos con Merus”, recalca.

Peto es excepcional en la historia de la biotecnología en España. Cinco entidades solicitaron la patente: las empresas holandesas Merus y OcellO BV, la Real Academia de Artes y Ciencias de los Países Bajos ―a la que pertenece el Instituto Hubrecht de Hans Clevers― y las dos de Batlle: el Instituto de Investigación Biomédica de Barcelona, donde trabaja desde hace 20 años, y la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados, que es la fundación pública de la Generalitat de Cataluña que le paga el sueldo

Imagen tridimensional del anticuerpo petosemtamab, con su forma de Y.MERUS

La imagen tridimensional de la molécula es sencilla. Es una especie de i griega mayúscula, Y, con dos brazos para unirse a los dos puntos de la célula tumoral. Batlle y sus colegas la diseñaron para tratar el cáncer de colon, pero en las primeras pruebas funcionó mejor en el de cabeza y cuello, el séptimo más común en el mundo, con casi medio millón de muertes al año. Los dos ensayos clínicos en marcha todavía no han terminado, pero Estados Unidos ya ha concedido dos designaciones de terapia innovadora al petosemtamab para esta indicación de la boca y la garganta, un paso burocrático que permite acelerar el desarrollo de un tratamiento experimental si hay evidencias claras de que funciona.

Batlle lamenta “un problema general” en la creación de medicamentos contra el cáncer. Los fármacos experimentales se prueban a la desesperada en enfermos ya desahuciados, en los que diferentes rondas previas de quimioterapia han transformado la biología del tumor. El petosemtamab no funciona en estos casos de cáncer colorrectal ya tratados en exceso, pero un reciente ensayo con medio centenar de pacientes sugiere que sí es eficaz si se usa como primera o segunda opción junto a la quimioterapia. “Una parte del precio que ha pagado Genmab es porque ven esperanzas de que el anticuerpo también tenga actividad en otros tipos de cáncer, como el de colon”, destaca Batlle. Esa indicación sería disruptiva. El de colon es el tercer tumor más frecuente y el segundo más letal en el mundo.

El biólogo cuenta la historia del petosemtamab mientras rememora la suya propia: su abuela extremeña analfabeta que montó la pastelería junto a su abuelo, un catalán superviviente de un campo de concentración de la Guerra Civil; las noches sin dormir elaborando miles de roscones de reyes y monas de pascua, las jeringuillas con heroína en su barrio de Santa Eulalia. Sus padres no incitaron a Batlle a proseguir el negocio de la pastelería familiar, solo le dieron un consejo: “Haz lo que quieras, pero estudia