{"id":51663,"date":"2025-02-21T19:41:40","date_gmt":"2025-02-21T19:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/no-sabiamos-por-que-algunas-superbacterias-eran-resistentes-a-los-antibioticos-esta-ia-lo-ha-averigado-en-dos-dias\/"},"modified":"2025-02-21T19:41:40","modified_gmt":"2025-02-21T19:41:40","slug":"no-sabiamos-por-que-algunas-superbacterias-eran-resistentes-a-los-antibioticos-esta-ia-lo-ha-averigado-en-dos-dias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=51663","title":{"rendered":"No sab\u00edamos por qu\u00e9 algunas superbacterias eran resistentes a los antibi\u00f3ticos. Esta IA lo ha averigado en dos d\u00edas"},"content":{"rendered":"
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El profesor Jos\u00e9 R. Penad\u00e9s y su equipo del Imperial College en Londres llevaban una d\u00e9cada trabajando en una forma de demostrar c\u00f3mo ciertas superbacterias son inmunes a los antibi\u00f3ticos. Tras todo ese tiempo al fin hab\u00edan logrado una conclusi\u00f3n al respecto. Recientemente dedicieron darle una oportunidad a la IA para resolver el mismo problema. Se llevaron una sorpresa.<\/p>\n

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Diez a\u00f1os ellos, 48 horas la IA<\/strong>. Los cient\u00edficos usaron una nueva herramienta de IA de Google llamada co-scientist<\/a> para proporcionarle un breve prompt pregunt\u00e1ndole por el problema esencial sobre el que hab\u00edan estado investigando durante diez a\u00f1os. La IA lleg\u00f3 a la misma conclusi\u00f3n que ellos, pero tard\u00f3 solo 48 horas en alcanzarla.<\/p>\n

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Y la IA no sab\u00eda la respuesta de antemano<\/strong>. Uno de los detalles importantes aqu\u00ed es que la IA no pod\u00eda haber averiguado la soluci\u00f3n busc\u00e1ndola en internet. Penad\u00e9s y su equipo no hab\u00edan llegado a publicar el estudio, as\u00ed que co-scientist no pudo encontrar la respuesta porque no era de dominio p\u00fablico.<\/p>\n

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\u00abNecesito digerirlo\u00bb<\/strong>. El profesor Penad\u00e9s indic\u00f3 en BBC<\/a> c\u00f3mo se enter\u00f3 de que la IA hab\u00eda llegado a la misma conclusi\u00f3n en tan solo dos d\u00edas. \u00abEstaba de compras con alguien, y le dije, \u00abpor favor, d\u00e9jame solo una hora, necesito digerir esto\u00bb. Lleg\u00f3 a escribirle un correo a los responsables de Google pregunt\u00e1ndoles \u00ab\u00bften\u00e9is acceso a mi ordenador, verdad?\u00bb. Google dijo que no.<\/p>\n

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Podr\u00eda haber ahorrado a\u00f1os<\/strong>. Aun considerando la soluci\u00f3n de la IA como una hip\u00f3tesis cuando comenzaron a trabajar en el problema, tenerla les hubiera ahorrado a\u00f1os de trabajo, explic\u00f3 Penad\u00e9s.<\/p>\n

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Pero es que la IA fue m\u00e1s all\u00e1<\/strong>. De hecho, la herramienta de Google hab\u00eda hecho algo m\u00e1s que replicar su investigaci\u00f3n. \u00abNo solo era que la hip\u00f3tesis que proporcion\u00f3 era la correcta. Es que proporcion\u00f3 otras cuatro, y todas ellas ten\u00edan sentido. Y en uno de los casos, nunca se nos ocurri\u00f3, y ahora estamos trabajando en ella\u00bb.<\/p>\n

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A por las superbacterias<\/strong>. El estudio trataba de revelar c\u00f3mo se crean algunas superbacterias que son resistentes a los antibi\u00f3ticos. La hip\u00f3tesis planteaba que las superbacteria pueden formar una cola a partir de distintos virus, y eso permite que se propagen entre especies. Es como si tuvieran las \u00abllaves\u00bb para desplazarse de un lugar a otro y \u00abentrar\u00bb en distintos hu\u00e9spedes. Esa es la misma hip\u00f3tesis a la que lleg\u00f3 co-scientist en 48 horas.<\/p>\n

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\u00abEsto cambiar\u00e1 la ciencia\u00bb<\/strong>. Para el profesor Penad\u00e9s \u00abesto cambiar\u00e1 la ciencia, seguro\u00bb. Herramientas como esta, dice, \u00abdan la oportunidad de jugar un gran partido. Siento como si por fin estuviera jugando un partido de la Champions League con esto\u00bb.<\/p>\n

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Y ah\u00ed no se para la cosa: llega Evo 2<\/strong>. Este descubrimiento se une al lanzamiento estos d\u00edas de Evo 2<\/a>, el modelo de IA orientado a la biolog\u00eda m\u00e1s grande hasta ahora. Un grupo de investigadores de las Universidades de Berkeley, Stanford, el Arc Institute, la UCSF y NVIDIA han entrenado un modelo de IA con 9,3 billones de nucle\u00f3tidos \u00a0(a partir de los cuales se crean las cadenas de ADN) a partir de 128.000 genomas completos. Gracias a este modelo es posible predecir con precisi\u00f3n todos los tipos de mutaciones gen\u00e9ticas.<\/p>\n

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Imagen | Wikimedia<\/a><\/p>\n

En Xataka | Unos ingenieros han simulado 500 millones de a\u00f1os de evoluci\u00f3n con una IA. Ahora tenemos una prote\u00edna fluorescente<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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