La ia en los laboratorios.

Revistas científicas internacionales como Nature, Science y Cell coinciden en destacar un fenómeno que transforma la investigación, la llegada de la inteligencia artificial generativa como asistente activa en laboratorios. A diferencia de usos previos, donde la IA analizaba datos o predecía estructuras, por ejemplo el famoso AlphaFold que determinaba formas tridimensionales de proteínas, estos nuevos sistemas plantean hipótesis, diseñan experimentos, sugieren rutas químicas e interpretan resultados. Esta colaboración humano máquina acelera el ritmo de descubrimientos científicos, especialmente en biomedicina, materiales o farmacología. Un ejemplo representativo resulta el sistema Coscientist, creado por el doctor Gabe Gomes en la Universidad Carnegie Mellon y expuesto en Nature a finales del 2024. Coscientist combina un modelo de lenguaje de gran tamaño con interfaces robóticas las cuales permite ejecutar experimentos físicos en laboratorios químicos. Este sistema puede, recibiendo apenas una orden en lenguaje natural como sintetiza el compuesto X usando la ruta Y y revisa su pureza vía espectroscopia NMR, planear pasos, medir cantidades precisas, manejar brazos robóticos del laboratorio y examinar resultados. Mediante un ensayo demostrativo, Coscientist logró sintetizar varios compuestos orgánicos incluyendo aspirina y paracetamol, todo sin ayuda humana después de la orden inicial.

Sakana AI resalta también, siendo un sistema japonés que ha realizado un descubrimiento científico íntegro por su cuenta, diseñando un nuevo material óptico con propiedades inéditas, el cual fue publicado en una revista con revisión por pares. Partiendo de un objetivo planteado por investigadores, diseña un metamaterial con ciertas propiedades de reflexión, logró identificar mediante simulaciones y optimización una estructura nanoescalada, la cual fabrico y verifico el equipo humano luego. La firma Sakana AI presento esta semana en Tokio su versión comercial, llamada The AI Scientist v2, disponible mediante licencia para universidades y centros de estudio. En el ámbito biomédico, la IA revolucionando esta encontrándose el descubrimiento de fármacos. Insilico Medicine anunció este mes los ensayos de fase 2 para un fármaco contra la fibrosis pulmonar idiopática diseñado todo por IA, desde identificar el objetivo hasta la molécula candidata. Este proceso, que normalmente ocupa entre 4 y 6 años de laboratorios, fue completado en 18 meses costando unas cinco veces menos. Si la eficacia es confirmada en ensayos, será el primer medicamento descubierto por IA en llegar al mercado, un hito que cambiará la industria farmacéutica.

España se incorporó tarde pero con fuerza a esta revolución. El Barcelona Supercomputing Center junto al Instituto Hospital del Mar han desarrollado el modelo MarIA-Ciencia, una IA entrenada con mas de 100 millones de artículos científicos en español e inglés, siendo capaz de generar hipótesis de investigación o resumir el estado del arte en cualquier campo biomédico. Financiado por el Ministerio de Ciencia Innovación y Universidad este sistema se ofrece gratis a investigadores nacionales y ya se usó en más de 1500 proyectos tras su debut en marzo. La IA no sustituye al científico aunque si amplifica su capacidad de forma extraordinaria. Aquellos que no la aprovechen quedaran fuera de toda competitividad internacional asegura el doctor Alfons Valencia quien dirige el programa de bioinformática del BSC.

La entrada de la IA a laboratorios trae retos éticos y metodológicos bastante importantes. Resulta confuso quien es el autor si un hallazgo fue realizado principalmente por una IA. Es complicado garantizar la reproducibilidad de experimentos cuando participan algoritmos cuya lógica interna es opaca. Falta establecer controles sobre el riesgo de que la IA proponga experimentos peligrosos como por ejemplo la síntesis de sustancias tóxicas o patógenos. Cuestiones como estas se debaten actualmente en foros internacionales tal que la UNESCO, la OCDE y también la Comisión Europea. La Unión Europea prepara una normativa para 2027 sobre el uso de IA en la ciencia, la cual establecerá probablemente obligaciones de transparencia, auditoría además de supervisión humana. Mientras tanto la realidad avanza más rápido que la regulación, pues en los próximos años los grandes laboratorios del mundo integrarán IA a sus procesos configurando un paradigma nuevo cuyo alcance todavía no podemos calibrar.