Los recortes presupuestarios que afectan a la actividad científica en países como Estados Unidos y la fragilidad de los sistemas centralizados plantean como una necesidad apostar por modelos descentralizados y colaborativos. La ciencia, intrínsecamente global, requiere estructuras que resistan presiones locales. En esta situación, Europa tiene la oportunidad —y el deber— de liderar un nuevo paradigma donde los datos sean libres, seguros y accesibles. 

Más de treinta científicos y científicas de diferentes especialidades entre los que se encuentra Craig Venter –pionero en la creación de vida sintética artificial– han escrito un artículo en la revista Science en el que valoran las posibilidades de sintetizar organismos espejo, pero también avisan de los riesgos que estos plantean. Este tipo de microorganismos, que presentarían una estructura en espejo a la que se encuentra actualmente en la naturaleza, tendrían posibles aplicaciones por su resistencia a la degradación biológica. Sin embargo, supondrían también un peligro porque no serían reconocidos por nuestras defensas y podrían propagarse en los ecosistemas. Los científicos piden más investigaciones y un debate amplio, y alertan de que hasta que no se alcance un mayor conocimiento, este tipo de organismos no deberían crearse. 

Dos de los premiados con el Nobel de Química 2024 son empleados de Google DeepMind que en mayo generaron un enorme malestar entre sus colegas. Hassabis y Jumper anunciaron en Nature los resultados de su modelo AlphaFold 3, con aplicaciones en diseño de fármacos; pero lo publicaron cerrado, sin que ni siquiera los revisores tuvieran acceso al sistema, lo que contradice los principios básicos de la publicación científica. Corremos el riesgo de que el potencial transformador de la IA quede controlado por las grandes tecnológicas.

La Real Academia de Ciencias de Suecia ha concedido el Premio Nobel de Química 2024, por una parte, a David Baker por el diseño computacional de proteínas, lo que permite construir proteínas con funciones no presentes en la naturaleza. Por otra parte, conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper de Google DeepMind, por del desarrollo de AlphaFold2, que permite predecir con gran velocidad la estructura de los 200 millones de proteínas conocidas. 

Después de largas negociaciones, la Comisión Europea, el Parlamento Europeo y el Consejo de la UE ―que representa a los Estados miembros― llegaban la pasada madrugada a un acuerdo provisional sobre el contenido de la ‘AI Act’, la futura ley que regulará el desarrollo de la inteligencia artificial en Europa, la primera en todo el mundo. El acuerdo limita el uso de los sistemas de identificación biométrica por las fuerzas de seguridad, recoge normas para modelos de IA generativa como ChatGPT y contempla multas que pueden llegar a los 35 millones de euros a quien vulnere las normas, entre otras medidas. El texto ahora deberá ser adoptado formalmente por el Parlamento y el Consejo antes de convertirse en legislación de la UE. 

La empresa Meta ha aplicado modelos de lenguaje para predecir la estructura de una gran colección de proteínas. El modelo, llamado ESMFold, se presenta esta semana en la revista Science tras ser publicado en el servidor de artículos preprint bioRxiv en diciembre de 2022. EMSFold es más rápido que otros modelos parecidos como AlphaFold, desarrollado por la empresa DeepMind de Google y el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL. Las secuencias de más de 617 millones de proteínas —de las cuales más de un tercio son predichas con un alto grado de confianza— se publican en acceso libre en el ESM Metagenomic Atlas. 

Un estudio ha analizado el rendimiento de ChatGPT al enfrentarse a los exámenes necesarios para obtener la licencia de médico en Estados Unidos. Los resultados indican que podría aprobarlos o estaría cerca de hacerlo. Se publica en la revista PLOS Digital Health. 

Los algoritmos de inteligencia artificial que utiliza ChatGPT –el modelo de lenguaje GPT-3 de la compañía OpenAI– pueden identificar rasgos del habla para predecir las primeras fases de la enfermedad de Alzheimer con una precisión del 80 %. Esta enfermedad neurodegenerativa provoca una pérdida de capacidad para expresarse que los algoritmos podrían reconocer, según publica la revista PLOS Digital Health. 

El esfuerzo por descifrar el genoma humano dio lugar hace 21 años a la publicación de una primera secuencia que ya ha revolucionado la medicina. La versión completa que hoy publica Science representa una gesta técnica que aportará información nueva sobre enfermedades, la propensión a padecerlas y la evolución de nuestra especie.