Un sistema de agentes basado en modelos de lenguaje busca facilitar y acelerar la investigación en biomedicina.
La edición genética con tecnología CRISPR ha transformado la biología y la medicina, permitiendo modificar el ADN con gran precisión. Sin embargo, diseñar y ejecutar estos experimentos sigue siendo complejo y requiere conocimientos altamente especializados. En respuesta a este desafío, un equipo internacional de investigadores desarrolló CRISPR-GPT, un sistema de inteligencia artificial (IA) que combina grandes modelos de lenguaje (LLM, en inglés) con herramientas bioinformáticas para asistir en el diseño y análisis de experimentos de edición genética.
El sistema CRISPR-GPT se basa en agentes de IA que colaboran entre sí y con el usuario. Estos agentes pueden descomponer tareas complejas, tomar decisiones y proporcionar recomendaciones personalizadas para distintos niveles de experiencia, desde estudiantes de doctorado hasta especialistas en biología molecular.
“La esperanza es que CRISPR-GPT nos ayude a desarrollar nuevos medicamentos en meses, en lugar de años», afirmó el Dr. Le Cong, asistente de patología en Stanford. “Además de ayudar a los estudiantes, becarios y científicos a trabajar juntos, contar con un agente de IA que acelere los experimentos también podría, en última instancia, ayudar a salvar vidas”, detalló.
La plataforma ofrece tres modos de interacción:
- Meta, que guía paso a paso a los principiantes en tareas como seleccionar sistemas CRISPR, diseñar guías de ARN y planificar protocolos.
- Auto, que permite a usuarios avanzados plantear solicitudes libres para que la IA organice y ejecute flujos de trabajo personalizados.
- Q&A, que responde preguntas científicas específicas sobre edición genética en tiempo real.
En pruebas de laboratorio, CRISPR-GPT logró diseñar y llevar a cabo experimentos de edición genética en células humanas con éxito en el primer intento, incluso cuando fueron ejecutados por investigadores novatos. Entre los resultados destacan la desactivación de genes asociados con el cáncer de pulmón y la activación epigenética de genes relacionados con la inmunoterapia en melanoma.
Además, el sistema integra conocimientos de publicaciones científicas, foros de discusión entre expertos y herramientas bioinformáticas de referencia. Esto le permite no solo planificar y ejecutar protocolos, sino también analizar datos de secuenciación y proponer estrategias de validación.
Los autores destacan también la incorporación de mecanismos de seguridad: el sistema advierte sobre los riesgos éticos de la edición genética en células germinales humanas o virus patógenos, e impide avanzar en experimentos que puedan representar un mal uso.
CRISPR-GPT se presenta como un prototipo de “copiloto de IA” para la biología, capaz de hacer más accesible y eficiente la edición genética. Aunque todavía enfrenta limitaciones, como la necesidad de mayor entrenamiento con casos biológicos complejos, su desarrollo señala un futuro en el que la colaboración entre investigadores y sistemas inteligentes podría acelerar descubrimientos científicos y aplicaciones médicas de gran impacto.
