¿Y si pudiéramos rebobinar la cinta de la evolución? ¿El ser humano seguiría siendo el resultado final, o el azar nos dejaría fuera del tablero? Esta pregunta, planteada por el biólogo evolutivo Stephen Jay Gould en 1989, ha fascinado a científicos durante décadas.
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Hoy, la inteligencia artificial (IA) ofrece una nueva manera de explorar estas incógnitas, abriendo caminos evolutivos alternativos que nunca se dieron en la naturaleza.
Una prueba de esto es el trabajo de EvolutionaryScale, una startup de IA biológica creada por exinvestigadores de Meta, la empresa matriz de Facebook. Su modelo generativo ESM3 ha logrado lo que parecía ciencia ficción: diseñar una proteína fluorescente que nunca existió, simulando 500 millones de años de evolución en un laboratorio digital.
Reescribiendo el lenguaje biológico
ESM3 es un modelo de IA similar a los que generan textos, como ChatGPT, pero con una diferencia clave: no crea palabras, sino proteínas. Estas moléculas son los ladrillos fundamentales de la vida, y su diseño abre la puerta a terapias innovadoras, tecnologías de remediación ambiental y nuevas herramientas biomédicas.
Para entrenar a ESM3, los investigadores alimentaron al sistema con una cantidad abrumadora de datos: más de 771.000 millones de paquetes de información sobre secuencias, estructuras y funciones de proteínas. Según Alexander Rives, cofundador de EvolutionaryScale, esta herramienta es capaz de “hablar el lenguaje de las proteínas” y construir moléculas desde sus primeros principios, de la misma manera en que diseñamos microchips o edificios.
La proteína que nunca fue
En su reciente experimento, los científicos pidieron a ESM3 que creara una nueva versión de la proteína fluorescente verde (GFP, por sus siglas en inglés), un marcador ampliamente utilizado en investigación biológica. El resultado fue una proteína, esmGFP, que se asemeja solo en un 58% a su par más cercana en la naturaleza. Esta pequeña molécula es la evidencia tangible de un camino evolutivo que la naturaleza no exploró.
Lo más sorprendente, según los investigadores, es que la creación de esmGFP revela nuevas posibilidades evolutivas que simplemente no ocurrieron. Si bien pequeñas mutaciones en la GFP natural pueden destruir su fluorescencia, ESM3 descubrió un espacio inexplorado de proteínas que podrían haber existido pero no lo hicieron.
Una confirmación de la contingencia evolutiva
Jonathan Losos, experto en evolución de la Universidad de Washington, señala que este trabajo confirma la idea de Gould: la evolución no sigue un guion fijo, sino que depende del azar y de las circunstancias históricas. Zachary Blount, investigador de la Universidad Estatal de Michigan, añade que este experimento demuestra que existen posibilidades biológicas viables que la naturaleza dejó de lado.
Sin embargo, no todo es contingencia. Blount resalta que la IA no resuelve completamente el debate, ya que la proteína diseñada mantiene un 42% de similitud con las existentes. Aun así, ESM3 permite explorar “la esfera de las posibilidades biológicas”, brindando una herramienta sin precedentes para comprender qué es inevitable en la evolución y qué no.
El futuro de la biología, escrito por IA
El trabajo de EvolutionaryScale representa un cambio de paradigma en la biología. Ahora es posible no solo estudiar la vida tal como es, sino imaginar cómo podría haber sido. Con aplicaciones que van desde la medicina hasta la ecología, esta tecnología podría redefinir la forma en que entendemos la evolución y el papel de la IA en la ciencia.
Tal vez nunca sabremos qué habría pasado si la evolución hubiese tomado otro rumbo. Pero gracias a ESM3, estamos más cerca que nunca de entender los caminos que la naturaleza dejó atrás.