La inteligencia artificial amplía sus horizontes hacia la salud y el envejecimiento, prometiendo avances significativos en la comprensión y extensión de la vida humana. Retro Biosciences había sido creada para ayudar a fabricar células madre.
Cuando piensas en las contribuciones de la IA a la ciencia, probablemente pienses en AlphaFold, el programa de plegamiento de proteínas de Google DeepMind que le valió a su creador un Premio Nobel el año pasado.
Ahora OpenAI dice que también se está adentrando en el juego de la ciencia, con un modelo para la ingeniería de proteínas. Este desarrollo representa un giro estratégico para la compañía, que busca aplicar su tecnología en un campo emergente con enormes implicaciones científicas y económicas.
El modelo, diseñado para analizar y acelerar investigaciones relacionadas con el envejecimiento y la extensión de la vida, tiene el potencial de transformar la forma en que entendemos los procesos biológicos fundamentales.
Según OpenAI, esta herramienta permitirá a los investigadores identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos biomédicos, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de terapias personalizadas y tratamientos innovadores.
Una inversión estratégica en un mercado en auge
La longevidad ha captado la atención de gigantes tecnológicos y startups biotecnológicas en los últimos años. Según un informe de Research and Markets, el mercado global de la longevidad podría alcanzar los U$S 64.000 millones para 2026, impulsado por avances en biotecnología, inteligencia artificial y la creciente demanda de una población envejecida.
OpenAI busca posicionarse como un jugador clave en este sector. «La ciencia de la longevidad es un área donde la IA puede tener un impacto transformador», señaló un portavoz de la compañía.
«Nuestro modelo está diseñado para abordar preguntas complejas y acelerar el ritmo de descubrimientos en un campo que podría redefinir la salud humana».
El papel de la IA en la longevidad
El modelo de OpenAI tiene aplicaciones específicas en áreas como la identificación de biomarcadores del envejecimiento, el análisis de datos genómicos y la simulación de interacciones moleculares.
Estas capacidades son fundamentales para desarrollar tratamientos dirigidos que puedan retrasar o incluso revertir aspectos del envejecimiento.
La compañía destacó que el modelo ya ha sido probado en colaboración con varias instituciones de investigación, generando resultados prometedores. Por ejemplo, se ha utilizado para analizar datos genéticos de miles de individuos, identificando patrones asociados con una mayor esperanza de vida.
Además, OpenAI planea abrir el acceso al modelo para investigadores y empresas del sector, con el objetivo de fomentar la colaboración y acelerar el progreso en el campo.
Controversias y desafíos éticos
A pesar del entusiasmo en torno a este anuncio, el uso de la inteligencia artificial en la ciencia de la longevidad plantea preguntas éticas y sociales. ¿Quién tendrá acceso a estas tecnologías? ¿Podrían exacerbar las desigualdades en salud?
Algunos críticos también han señalado los riesgos asociados con la dependencia de modelos de IA en investigaciones biomédicas.
«La inteligencia artificial es una herramienta poderosa, pero no es infalible», advirtió un experto en bioética. «Es crucial garantizar que las decisiones basadas en estos modelos estén respaldadas por evidencia sólida y supervisión humana».
El impacto en la industria tecnológica y biotecnológica
El movimiento de OpenAI hacia la longevidad refleja una tendencia más amplia en la industria tecnológica, donde empresas como Google, a través de su filial Calico, y startups como Altos Labs están invirtiendo miles de millones en investigación sobre el envejecimiento.
«Este es un campo con un enorme potencial no solo científico, sino también económico», afirmó un analista de la industria. «Las empresas que logren avances significativos en la longevidad podrían redefinir la atención médica y crear nuevas oportunidades de negocio».
Un futuro lleno de posibilidades
El modelo de OpenAI para la ciencia de la longevidad marca un hito en la aplicación de la inteligencia artificial a problemas fundamentales de la biología humana.
Aunque todavía es temprano para evaluar su impacto completo, este desarrollo subraya el papel creciente de la IA en áreas que van más allá de la tecnología convencional, adentrándose en la frontera de lo que es posible en la ciencia y la salud.
Con la colaboración entre instituciones de investigación, empresas tecnológicas y gobiernos, la visión de una vida más larga y saludable podría estar más cerca de convertirse en realidad.
Cómo empezó el proyecto Retro
El proyecto de ingeniería de proteínas comenzó hace un año cuando Retro Biosciences, una empresa de investigación de longevidad con sede en San Francisco, se acercó a OpenAI para trabajar juntos.
Esa unión no se produjo por casualidad. Sam Altman, el director ejecutivo de OpenAI, financió personalmente a Retro con U$S 180 millones, como informó por primera vez MIT Technology Review en 2023.
Retro tiene como objetivo alargar la vida humana normal en 10 años. Para ello estudia los llamados factores Yamanaka, un conjunto de proteínas que, al añadirse a una célula de la piel humana, harán que se transforme en una célula madre de apariencia joven, un tipo de célula capaz de producir cualquier otro tejido del cuerpo.
Es un fenómeno que los investigadores de Retro y de empresas ricamente financiadas como Altos Labs ven como el posible punto de partida para rejuvenecer animales, construir órganos humanos o proporcionar suministros de células de reemplazo.
Pero esta “reprogramación” celular no es muy eficiente. Lleva varias semanas y menos del 1% de las células tratadas en una placa de laboratorio completan el proceso de rejuvenecimiento.
El nuevo modelo de OpenAI, llamado GPT-4b micro, fue entrenado para sugerir formas de rediseñar los factores proteicos para aumentar su función. Según OpenAI, los investigadores utilizaron las sugerencias del modelo para cambiar dos de los factores de Yamanaka para que fueran más de 50 veces más efectivos, al menos según algunas mediciones preliminares.
“En general, las proteínas parecen mejores que las que los científicos fueron capaces de producir por sí solos”, afirma John Hallman, investigador de OpenAI.
Hallman y Aaron Jaech de OpenAI, así como Rico Meinl de Retro, fueron los desarrolladores principales del modelo.