Por: Eric Horvitz, director científico.

La inteligencia artificial acelera el descubrimiento en las ciencias de la vida. Desde el desarrollo de fármacos hasta la ciencia de materiales, la IA ayuda a los investigadores a avanzar más rápido y resolver problemas que antes se consideraban intratables. Esta convergencia entre la IA y la biología tiene un potencial extraordinario para la salud humana, el crecimiento económico y el liderazgo científico.

Al mismo tiempo, los avances en las tecnologías de IA introducen nuevos riesgos, como toxinas y patógenos rediseñados. A medida que estas herramientas se vuelven más capaces y accesibles, pueden reducir las barreras no solo para el descubrimiento científico, sino también para daños accidentales y un uso deliberado indebido. Por ejemplo, investigaciones recientes han demostrado que herramientas especializadas de IA para el diseño de proteínas pueden utilizarse para reingenierizar toxinas de maneras que preserven funciones dañinas mientras evaden algunas salvaguardas de síntesis existentes. Ese trabajo reveló vulnerabilidades en los sistemas de cribado diseñados para una era tecnológica anterior, y también demostró que esos sistemas pueden fortalecerse mediante acciones coordinadas entre la industria, el gobierno y la comunidad científica.

Las crecientes preocupaciones sobre la bioseguridad no son motivo para frenar la innovación, pero sí para fortalecer nuestras defensas. La historia muestra que las potentes tecnologías de propósito general se vuelven más accesibles—como ocurre con los avances en redes e informática—, una gobernanza eficaz depende de desarrollar salvaguardas técnicas y políticas desde el principio, antes de que el mal uso supere los controles y la supervisión. La convergencia de la IA y la biología presenta un desafío similar: debemos preservar la apertura que impulsa el descubrimiento mientras modernizamos las protecciones para una nueva era de capacidades.

Este blog examina cómo los avances en el ecosistema de la IA-biología remodelan tanto la oportunidad como el riesgo. Explica por qué el cribado de síntesis de ácidos nucleicos ha surgido como un punto de control crítico, y cómo gobierno, industria y comunidad científica pueden trabajar juntos para fortalecer la bioseguridad sin frenar la innovación.

IA y biotecnología en la frontera

Para comprender mejor la trayectoria de las capacidades de IA en las biociencias—y el panorama político y de riesgo asociado—es útil distinguir entre cuatro tipos de avances relacionados. Cada uno importa por sí solo, pero una política eficaz deberá tener en cuenta cómo estos avances interactúan y se refuerzan de manera mutua cada vez más.

1. Modelos generalistas. Los avances en modelos de IA de propósito general, como ChatGPT, Gemini, Claude y otros, amplían el alcance y la sofisticación de lo que estos sistemas pueden comprender, razonar, planificar y generar a través de los dominios. A medida que se vuelven más potentes, aumentan las capacidades básicas y reducen las barreras para trabajos técnicos sofisticados. 
2. Herramientas especializadas de diseño biológico.  Los científicos informáticos y biólogos continúan con el desarrollo de bases de código especializadas en IA destinadas a realizar cálculos en apoyo de tareas biológicas cada vez más sofisticadas.  Estas herramientas, por lo general de código abierto y compartidas de manera amplia, incluyen programas que calculan la estructura de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos y diseñan proteínas con estructuras y propiedades específicas.   
3. Automatización de laboratorio. Los avances en visión por ordenador, robótica y flujos de trabajo experimentales aportan nuevas eficiencias al trabajo de laboratorio. Con el tiempo, estos sistemas pueden permitir a los investigadores generar, probar y refinar diseños biológicos a mayor escala y velocidad.   
4. Sistemas agénticos. Los entornos y tiempos de ejecución de programación agente (incluidas las herramientas de ingeniería basadas en IA cada vez más potentes, por ejemplo, Claude Code) facilitan la combinación de modelos generalistas de IA, bibliotecas especializadas y flujos de trabajo de laboratorio en pipelines coordinados.  Esto puede permitir que actores menos experimentados pasen con más facilidad del diseño computacional a la síntesis en el mundo real, incluso a través de servicios de síntesis de ácidos nucleicos o sistemas de laboratorio automatizados.   

Aunque cada categoría puede analizarse por separado, los desarrollos más importantes surgen de cómo estas capacidades interactúan cada vez más. Las mejoras en los modelos generalistas pueden facilitar el uso de herramientas biológicas especializadas; esas herramientas facilitan la ingeniería biológica; los laboratorios automatizados proporcionan a los no expertos acceso a flujos de trabajo sofisticados de laboratorio; y las herramientas de programación agéntica pueden conectar estos elementos en flujos de trabajo integrados de diseño, análisis y síntesis. Juntos, estos avances forman una «pila de capacidades» convergente, una que puede acelerar la innovación pero conducir a un panorama de políticas y riesgos más complejo.

Por qué importa el cribado de síntesis de ácidos nucleicos

Estos desarrollos dejan claro que una gobernanza eficaz debe centrarse no solo en modelos de frontera, sino también ampliarse para considerar múltiples puntos de control prácticos.

Una de las defensas a corto plazo más efectivas contra el mal uso biológico es el cribado de síntesis de ácidos nucleicos. Los proveedores de ADN sintético se encuentran en un punto crítico de control en el ecosistema biotecnológico. A menudo son el lugar donde los diseños biológicos teóricos se traducen en realidad física. El cribado de pedidos de ADN y la verificación de los clientes ayuda a garantizar que se utilicen herramientas potentes para fines legítimos y no se desvíen hacia el daño.

Sin embargo, hoy en día, la mayoría de los cribados de síntesis de ADN son todavía voluntarios y se aplican de manera desigual. Los estándares varían entre proveedores y no existe un requisito universal de que todas las órdenes se revisen al mismo nivel. A medida que las herramientas de diseño habilitadas por IA se vuelven más potentes, estas carencias se vuelven más relevantes.

El fortalecimiento de la síntesis de ácidos nucleicos es una respuesta pragmática y dirigida. No regula las ideas ni restringe la investigación legítima. En cambio, se centra en el acceso responsable a capacidades sensibles, para reforzar una línea de defensa que ya existe pero que ahora debe modernizarse. La necesidad y viabilidad de dicha modernización quedó demostrada por el Proyecto Paraphrase, liderado por Microsoft. Al probar sistemas de cribado existentes con secuencias biológicas diseñadas por IA, el proyecto mostró tanto dónde podían fallar las salvaguardas como cómo mejorarlas. El esfuerzo siguió un modelo familiar de la ciberseguridad: divulgación responsable, red teaming y despliegue rápido de soluciones. Destaca cómo las herramientas de bioseguridad, al igual que el software, deben evolucionar de manera continua para mantenerse al día con las amenazas cambiantes.

Impulso bipartidista y acción gubernamental duradera

La importancia de la bioseguridad en la era de la IA ha sido reconocida por administraciones y partes. El 5 de mayo de 2025, la Administración Trump emitió una Orden Ejecutiva para Mejorar la Seguridad y Protección de la Investigación Biológica, donde se subraya la importancia del cribado de síntesis de ácidos nucleicos y pidiéndose pide una supervisión más amplia de la bioseguridad. Esa acción se basó en el trabajo iniciado en 2024, cuando la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca estableció un marco federal que enfatizaba el cribado exhaustivo, la verificación del cliente y el desarrollo de normas técnicas en colaboración con la industria.    

Los líderes del Congreso construyen ahora sobre esta base. A principios de este año, los senadores Cotton y Klobuchar presentaron la Ley de Modernización e Innovación en Bioseguridad, conocida como S. 3741. El proyecto de ley refleja un compromiso bipartidista con el fortalecimiento de la bioseguridad estadounidense mientras se mantiene el liderazgo científico y la innovación. Establecería requisitos obligatorios de cribado (que van más allá de los actuales requisitos para la investigación financiada con fondos federales), evaluaciones de conformidad y mecanismos de aplicación, al tiempo que avanzaría en la implementación práctica mediante asistencia técnica y un sandbox de gobernanza biotecnológica para promover esfuerzos exploratorios. El proyecto de ley también ordena a la OSTP realizar una evaluación de 90 días de las autoridades de bioseguridad y desarrollar un plan para consolidar la supervisión y mejorar la eficiencia y la eficacia.

En conjunto, estos esfuerzos reflejan un consenso duradero: salvaguardar la biotecnología en la era de la IA es una prioridad de seguridad nacional.

Innovación responsable en la práctica

Apoyar la innovación mientras se reduce el riesgo requerirá un enfoque equilibrado basado en la supervisión continua de las capacidades emergentes, la inversión en salvaguardas técnicas y el desarrollo reflexivo de políticas.

El cribado de síntesis de ácidos nucleicos no es una solución integral, pero sí esencial. Fortalecerla ahora —mediante legislación bipartidista, regulación reflexiva y colaboración público-privada continua— representaría el tipo de acción equilibrada y duradera que este momento requiere.

La Ley de Modernización e Innovación en Bioseguridad ayudaría a avanzar en ese objetivo al combinar requisitos de cribado más estrictos con herramientas prácticas de implementación y mecanismos de supervisión. Microsoft apoya con firmeza iniciativas como esta que se basan en nuestro trabajo de larga data con investigadores, proveedores de síntesis y otros socios para reforzar las salvaguardas mientras se mantiene la innovación.

Estados Unidos tiene la oportunidad de seguir con su liderazgo a través de combinar innovación con una gestión responsable. Si logramos este equilibrio adecuado, podremos aprovechar los beneficios de la biotecnología habilitada por IA mientras protegemos contra sus riesgos, tanto para esta generación como para la siguiente.

Recursos adicionales:

• El Proyecto Paraphrase: Diseñar la defensa para una era de biología sintética – Microsoft Research
• ¿Qué significa parafrasear una proteína? – Microsoft Research 
• Cuando la IA se encuentra con la biología: promesa, riesgo y responsabilidad – Microsoft Research
• Ideas: Más bioseguridad resiliente a la IA con el Proyecto Paraphrase – Microsoft Research