Durante años, las armas biológicas han sido consideradas el «arma del pobre»: baratas, difíciles de rastrear y capaces de causar un daño desproporcionado con una inversión mínima. A diferencia de las armas nucleares, no requieren una infraestructura gigantesca ni materiales escasos o altamente vigilados. Sin embargo, su desarrollo ha estado tradicionalmente limitado por la necesidad de expertos altamente cualificados y laboratorios de bioseguridad avanzada.
Eso está cambiando, y me preocupa bastante.
Los avances en inteligencia artificial, bioingeniería, edición genética y síntesis de ADN están reduciendo drásticamente las barreras para el desarrollo de patógenos letales. La misma tecnología que hoy está revolucionando la medicina y el desarrollo de fármacos, en manos equivocadas, podría utilizarse para diseñar virus y bacterias resistentes, altamente contagiosos o incluso dirigidos a poblaciones específicas.
La pregunta ya no es si esto es posible, sino qué tan cerca estamos de verlo convertirse en una realidad. Y creedme, estamos más cerca de lo que nos gustaría admitir.
Cómo la IA está acelerando la creación de armas biológicas
La inteligencia artificial ha transformado la investigación en fármacos y biotecnología. Hoy en día, modelos avanzados pueden analizar millones de compuestos químicos y predecir cuáles serán más efectivos para combatir enfermedades en cuestión de horas o días, cuando antes este proceso tomaba años.
Esta capacidad está impulsando el desarrollo de tratamientos revolucionarios, pero también plantea una amenaza inquietante: los mismos algoritmos pueden ser usados para diseñar toxinas y patógenos letales con una velocidad sin precedentes.
Casos reales: IA generando armas biológicas en pocas horas
Un artículo en Nature Machine Intelligence deja helado: Un grupo de investigadores de Collaborations Pharmaceuticals decidió probar qué pasaría si usaban una IA de drug discovery—normalmente utilizada para encontrar nuevos medicamentos—para generar sustancias tóxicas en lugar de terapéuticas.
El resultado fue alarmante, por decirlo suavemente:
En menos de seis horas, el modelo generó 40.000 compuestos altamente tóxicos, incluyendo variantes del agente nervioso VX y del Novichok (ese que usaron en el envenenamiento de Sergei Skripal en 2018, ¿os acordáis?).
Algunos compuestos eran incluso más letales que los agentes nerviosos conocidos. Y lo más aterrador: todo esto sin necesidad de un laboratorio, solo con un modelo de IA y acceso a bases de datos de química.
Es para pensarlo… si esto es lo que publican abiertamente, ¿qué estarán haciendo a puerta cerrada?
Edición genética: armas biológicas dirigidas a poblaciones específicas
Herramientas como CRISPR-Cas9 han revolucionado la ingeniería genética, permitiendo editar el ADN con precisión quirúrgica. Esta tecnología ha abierto posibilidades increíbles para la medicina, como curar enfermedades genéticas, pero también plantea riesgos en el ámbito de la bioseguridad.
En teoría, un actor malintencionado podría modificar patógenos para:
- Hacerlos resistentes a los tratamientos actuales, volviéndolos inmunes a vacunas o antibióticos.
- Aumentar su virulencia, diseñando virus que se propaguen más rápido o sean más letales.
- Dirigirlos a ciertas poblaciones con predisposición genética a ciertas enfermedades.
¿Es posible crear un virus que ataque a una etnia específica?
Aunque suene sacado de una película de ciencia ficción (tipo «Misión Imposible» o algo así), la idea de un arma biológica basada en genética poblacional no es imposible. La diversidad genética entre grupos humanos hace que algunas poblaciones sean más susceptibles a ciertas enfermedades que otras.
Por ejemplo:
El VIH tiene variantes más agresivas en poblaciones africanas debido a diferencias genéticas en los receptores celulares. Algunas enfermedades respiratorias afectan más a ciertas etnias debido a variaciones en la inmunidad innata.
En un informe de 2019, el Pentágono advirtió sobre la posibilidad de que países hostiles usaran bioingeniería para diseñar patógenos dirigidos a grupos genéticos específicos. China ha sido señalada por recolectar bases de datos genéticos de diversas poblaciones, lo que algunos analistas han interpretado como un intento de desarrollar capacidades de guerra biológica basadas en perfiles genéticos.
Si bien actualmente no existen pruebas de que se haya desarrollado una arma biológica de este tipo, los avances en secuenciación del ADN y edición genética hacen que esta posibilidad ya no sea solo teórica.
El impacto de AlphaFold y los avances de DeepMind
¿Habéis oído hablar de AlphaFold? Es una pasada. En octubre del año pasado, Demis Hassabis y John Jumper de Google DeepMind recibieron el Premio Nobel de Química por su trabajo en este sistema de IA capaz de predecir estructuras de proteínas con una precisión que antes era impensable.
AlphaFold ha revolucionado la biología estructural, permitiendo predecir la estructura de prácticamente todas las 200 millones de proteínas identificadas por los investigadores. Para que os hagáis una idea, esto habría llevado mil millones de años de tiempo de doctorado completar al ritmo tradicional de cinco años por proteína. ¡Mil millones de años!
Esta tecnología, aunque diseñada para avanzar en la medicina y el descubrimiento de fármacos, también podría facilitar el desarrollo de armas biológicas al proporcionar conocimientos detallados sobre cómo funcionan las proteínas y cómo interactúan con otras moléculas.
AlphaFold 3 y el futuro de la simulación biológica
La última versión, AlphaFold 3, va mucho más allá. No solo predice estructuras estáticas sino que aborda las interacciones entre proteínas y otras moléculas, como ligandos, ADN y ARN. Como dijo Hassabis: «AlphaFold 2 ha resuelto esencialmente la imagen de una proteína estática, pero la biología no es estática; todas las cosas interesantes ocurren cuando hay dinámicas e interacciones».
El objetivo final, según él, es simular una «célula virtual» completa. ¡Imaginaos! Sería como tener un laboratorio biológico completo en un ordenador. Aunque esto promete revolucionar la medicina personalizada, también da escalofríos pensar en cómo podría usarse indebidamente.
Bioingeniería y síntesis de ADN: fabricar virus sin necesidad de muestras naturales
Uno de los mayores obstáculos para el bioterrorismo siempre ha sido el acceso a los agentes biológicos, ya que la mayoría de los laboratorios de bioseguridad tienen un control estricto sobre muestras de virus y bacterias peligrosas. Pero la biotecnología moderna ha cambiado esto.
Síntesis de ADN: ¿fabricar un virus desde cero?
Gracias a los avances en síntesis de ADN, ya no es necesario obtener una muestra biológica para recrear un virus peligroso. En 2018, un grupo de científicos logró sintetizar el virus de la gripe española (H1N1) utilizando material genético adquirido legalmente por correo.
El proceso es sorprendentemente sencillo, y esto es lo que me quita el sueño:
- Se diseña el genoma del virus en un ordenador.
- Se ordenan fragmentos de ADN a empresas de síntesis genética (algunas de ellas con regulaciones laxas).
- Se ensamblan los fragmentos en un laboratorio, usando técnicas de biología molecular estándar.
Los científicos han advertido que sin regulaciones más estrictas, cualquiera con acceso a esta tecnología podría recrear virus mortales en condiciones de laboratorio relativamente básicas.
IA generativa y bioarmas: nuevos riesgos emergentes en 2025
Ahora mismo, a principios de 2025, los expertos en seguridad han identificado varias tendencias preocupantes en la convergencia de la IA generativa y la biotecnología.
Las herramientas de diseño biológico y otras formas de IA generativa pueden utilizarse para diseñar moléculas con bioactividad, toxicidad y propiedades moleculares específicas. Tales herramientas podrían emplearse para desarrollar una nueva generación de armas biológicas con características novedosas, como la capacidad de evadir los métodos de detección convencionales.
Y no olvidemos los chatbots y modelos de lenguaje grandes. Un experimento reciente realizado por Kevin Esvelt, experto en bioseguridad, demostró que estudiantes de posgrado utilizando chatbots de IA pudieron generar ideas para virus dañinos y adquirir el material genético y los suministros de laboratorio necesarios. Aunque existían algunas salvaguardias contra tales consultas, los estudiantes encontraron formas de evitarlas. Esto me preocupa enormemente, porque significa que la IA podría reducir las barreras para la creación de bioarmas.
La combinación de IA y biotecnología: la amenaza de pandemias artificiales
El verdadero peligro no es solo la IA o la bioingeniería por separado, sino la combinación de ambas.
En un escenario extremo, un grupo terrorista o un actor estatal podría:
- Utilizar IA para diseñar un virus altamente contagioso y resistente a tratamientos.
- Fabricarlo con síntesis de ADN sin necesidad de una muestra original.
- Liberarlo en áreas estratégicas para causar un colapso sanitario.
Con los avances en modelos epidemiológicos, sería posible predecir su propagación y ajustar su diseño para maximizar el impacto. Este tipo de bioterrorismo sería casi imposible de rastrear, ya que el virus podría parecer completamente natural.
Después de lo que vivimos con el COVID-19, no puedo evitar preguntarme: ¿estamos preparados para enfrentar algo así, pero diseñado deliberadamente para ser más letal?
El futuro de la IA en el desarrollo de fármacos y armas biológicas
Este año 2025 parece ser un punto de inflexión. Los proyectos de IA generativa están pasando de la fase piloto a la implementación a escala. Según Shweta Maniar, Directora Global de Ciencias de la Vida de Google Cloud, «2025 va a ser donde vamos a empezar a ver escala y un ROI bastante significativo derivado en la industria de la salud y las ciencias de la vida».
Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, ha anunciado que su empresa derivada, Isomorphic Labs, tendrá fármacos diseñados por IA en ensayos clínicos antes de finales de 2025. Aunque estos avances prometen revolucionar la medicina, también plantean preocupaciones sobre el uso dual de estas tecnologías.
¿Qué se puede hacer para evitarlo?
Dado que estas tecnologías avanzan rápidamente, es urgente establecer mecanismos de control:
- Regular el acceso a modelos de IA de drug discovery para evitar que sean usados con fines maliciosos.
- Supervisar estrictamente la síntesis de ADN, creando bases de datos globales para detectar pedidos sospechosos.
- Desarrollar sistemas de detección temprana, usando IA para monitorear mutaciones inusuales en patógenos.
- Establecer tratados internacionales sobre bioseguridad, similares al Tratado de No Proliferación Nuclear.
Pero seamos realistas, ¿cuánto tiempo pasará antes de que estas regulaciones se implementen a nivel global? Y mientras tanto, ¿qué está pasando en laboratorios clandestinos o en países con menos escrúpulos éticos?
El gobierno del Reino Unido ha reconocido en su Estrategia de Seguridad Biológica actualizada que «el campo de la biociencia ha convergido con los avances en inteligencia artificial» y que «más personas ahora tienen las habilidades necesarias para realizar investigaciones de alto riesgo a bajo costo» y «la robótica, el aprendizaje automático y la IA han allanado el camino para un enfoque automatizado de la biología, creando nuevos riesgos de ciberbioseguridad».
Conclusión: una nueva era de guerra biológica
Las armas biológicas ya no requieren laboratorios de alta tecnología ni equipos de expertos en microbiología. Con IA, bioingeniería y síntesis de ADN, cualquiera con conocimientos básicos y acceso a internet podría diseñar un patógeno letal en el futuro.
Este escenario no es ciencia ficción. La tecnología ya existe. La única pregunta es quién la controlará y con qué propósito.
Si no tomamos medidas ahora, podríamos enfrentarnos a una amenaza más peligrosa que la guerra nuclear: una guerra biológica invisible, silenciosa y casi imposible de detener.
No quiero sonar alarmista, pero creo que es hora de que tomemos este tema en serio. Porque cuando hablamos de armas biológicas potenciadas por IA, no estamos hablando de un futuro lejano, sino de una posibilidad muy real y cercana.
Y vosotros, ¿qué opináis? ¿Creéis que estamos preparados para enfrentar estas amenazas?
Fuentes:
- Nature Machine Intelligence (2022) – Estudio sobre IA generando compuestos tóxicos
https://www.nature.com/articles/s42256-022-00598-x - Google Cloud – Declaraciones de Shweta Maniar sobre IA en ciencias de la vida (2025)
https://www.rdworldonline.com/google-cloud-exec-sees-2025-as-a-tipping-point-for-genai-roi-in-life-sciences/ - The Bulletin – Impacto de la IA en el tratado de armas biológicas (2024)
https://thebulletin.org/2024/11/what-will-be-the-impact-of-ai-on-the-bioweapons-treaty/ - The Register – Investigación de DeepMind sobre entrenamiento de modelos distribuidos (2025)
https://www.theregister.com/2025/02/11/deepmind_distributed_model_training_research/ - Society of Chemical Industry – Declaraciones de Hassabis sobre fármacos diseñados por IA (2025)
https://www.soci.org/news/2025/1/ai-designed-drugs-in-trials-this-year-says-google-deepmind-chief - Harvard Sussex Program – Cronología de IA y armas químicas y biológicas (2025)
http://hsp.sussex.ac.uk/new/_uploads/publications/AI_and_CBW_Chronology_January_2025.pdf - DeepMind – Transformando la medicina con IA
https://deepmind.google/about/education/transforming-medicine-with-ai/ - DeepMind – Marco de seguridad Frontier
https://deepmind.google/discover/blog/introducing-the-frontier-safety-framework/