Evo 2 es un innovador sistema de inteligencia artificial que ha sido presentado recientemente en la revista ‘Nature’. Este modelo, descrito como un ‘foundation model’, ha sido entrenado con 9,3 billones de datos biológicos provenientes de 128.000 genomas, abarcando desde virus hasta mamuts. Su capacidad para identificar mutaciones patógenas en genes humanos y diseñar nuevos genomas lo posiciona como una herramienta revolucionaria en el campo de la genética.
El desarrollo de Evo 2 se basa en el aprendizaje del ADN, similar a cómo los modelos lingüísticos aprenden del texto. Este enfoque permite al sistema detectar ‘huellas’ en las secuencias genéticas, facilitando la predicción y generación de nuevas combinaciones genéticas. La arquitectura del sistema, denominada StripedHyena 2, se ejecuta en la plataforma NVIDIA DGX Cloud, utilizando 2.000 procesadores GPU H100.
Las pruebas iniciales de Evo 2 han demostrado su eficacia en la identificación de variantes del gen BRCA1, asociado al cáncer de mama, logrando una precisión superior al 90% en la clasificación de mutaciones. Además, el modelo ha sido aplicado a estudios sobre el riesgo genético en enfermedades como el Alzheimer.
Más allá del análisis, Evo 2 tiene la capacidad de diseñar nuevos genomas, lo que podría facilitar terapias genéticas más precisas y personalizadas. Según Hani Goodarzi, investigador de Arc, el sistema podría permitir aplicaciones desde la predicción molecular hasta la biología sintética avanzada.
Sin embargo, los desarrolladores han adoptado un enfoque cauteloso, excluyendo patógenos que puedan representar un riesgo para la salud pública. Han hecho públicos los datos de entrenamiento y el código fuente a través de GitHub, promoviendo la transparencia y la colaboración científica.
Evo 2 marca un hito en la biología generativa, ofreciendo un potencial sin precedentes para comprender y diseñar el código genético de la vida. Su aplicación en la medicina y la biotecnología podría transformar radicalmente estas disciplinas, abriendo nuevas posibilidades para el tratamiento de enfermedades y el desarrollo de fármacos.