El pasado 19 de febrero, Google anunció el lanzamiento de AI co-scientist, una herramienta de inteligencia artificial que promete transformar la forma en la que se lleva a cabo la investigación científica.
AI co-scientist es un nuevo sistema de IA, basado en Gemini 2.0, que ha sido diseñado para ayudar a los investigadores en la creación de nuevas hipótesis y planes de investigación.
Según afirman los creadores, su objetivo no es automatizar el proceso científico, sino colaborar estrechamente con los expertos. Utilizando un lenguaje sencillo, los investigadores pueden interactuar con la plataforma, plantear objetivos de estudio y recibir propuestas de hipótesis (que luego podrían probarse experimentalmente), así como resúmenes de la literatura científica relevante y posibles enfoques experimentales.
Poniendo a prueba a la inteligencia artificial
El gran reto surge a la hora de verificar las hipótesis que propone, ya que, en muchos casos, podrían pasar años hasta validar las sugerencias de AI co-scientist. Pero ¿y si probaran a hacerle una pregunta cuya respuesta ya conocemos? ¿Llegaría la IA a la misma conclusión que obtuvieron experimentalmente en los laboratorios?
Esta fue precisamente la intención del equipo de Google al contactar con un grupo de investigadores del Imperial College of London que, liderados por el español José R. Penadés, han participado en la validación de la plataforma.
La resistencia a los antimicrobianos entra en juego
El trabajo de José R. Penadés y su equipo busca abordar un problema de salud global que se prevé que sea el responsable de 39,1 millones de muertes en los próximos 25 años: la resistencia a los antimicrobianos. Un fenómeno que ocurre cuando bacterias, hongos o virus que previamente eran susceptibles a un antimicrobiano dejan de responder a este fármaco, llevando así a infecciones que son difíciles (o imposibles) de tratar.
Uno de los factores clave en este problema es la capacidad de las bacterias para «compartir» con otras los genes que las hacen resistentes a los antibióticos. El equipo de Penadés, encaminados a descifrar uno de estos mecanismos, estudiaba la razón por la que ciertos segmentos de ADN, llamados «cf-PICIs», se encuentran distribuidos entre múltiples especies bacterianas.
Una década de investigación les permitió llegar a un mecanismo que explicaría este fenómeno. Sin embargo, antes de que las conclusiones de su estudio fueran publicadas, quisieron lanzar el desafío a AI co-scientist: ¿por qué los cf-PICIs —y no otros fragmentos de ADN— logran propagarse entre distintas bacterias, cuál es el mecanismo detrás de este fenómeno?
Incredulidad ante los hallazgos de la IA
Cuando, pasados dos días, la plataforma propuso la misma hipótesis que habían confirmado tras años de investigación, la sorpresa fue mayúscula. Penadés, incrédulo, llegó a preguntarse si Google tenía acceso a su computadora. En un correo a la compañía escribía: «Tenéis acceso a mi ordenador, ¿verdad?».
«I wrote an email to google and said, you have access to my computer.»
Prof José Penadés, chair in microbiology at University College London, tells #R4Today about the moment he realised AI model Google co-scientist explained a study in two days that had taken him 10 years. pic.twitter.com/gXhpW1NkqV
— BBC Radio 4 Today (@BBCr4today) February 20, 2025
Le pareció asombroso que, además de coincidir en que la hipótesis de su equipo era la más plausible, el AI co-scientist le hubiera sugerido cuatro posibles respuestas adicionales, una de las cuales nunca habían considerado y que ya han comenzado a investigar.
El mecanismo planteado por la IA —y corroborado por los investigadores— es que los cf-PICIs actúan como pequeños mensajeros genéticos, que viajan entre bacterias a través de unos virus llamados fagos, propagando así ciertos genes (incluidos aquellos confieren resistencia a antibióticos). Estos elementos envuelven el fragmento de ADN en una «caja» propia, pero dependen de la «llave» de los fagos para acceder a las bacterias. La razón por la que los cf-PICIs están presentes en múltiples especies bacterianas, según sugirió la IA y ya habían confirmado experimentalmente, es que logran interactuar con diferentes «llaves» de fagos, ampliando así el rango de bacterias a las que pueden acceder.
¿Reemplazará la IA a los investigadores?
Habiendo confirmado que Google no tenía acceso a sus investigaciones previas y, tras digerir una noticia tan impresionante, Penadés reconoció en la BBC el enorme potencial de esta herramienta: «Me siento muy contento de formar parte de esto». Y ante de la pregunta de si la IA sustituirá a los investigadores, fue claro: “La creatividad seguirá dependiendo de las personas, de cómo haces la pregunta y cómo interpretas las respuestas”.
«Estoy delante de algo espectacular. siento que finalmente estoy jugando en la Champios League”
El futuro de AI co-scientist
Por su parte, Google ha celebrado este prometedor arranque de AI co-scientist y ha anunciado que, conociendo la importancia de evaluar sus fortalezas y limitaciones, prevén habilitar el acceso al sistema a organizaciones de investigación a través de un “Programa de Testeo de Confianza”. De este modo, otros equipos —como el de Penadés y otros dos grupos que la han utilizado para explorar tratamientos para la leucemia aguda o la fibrosis hepática— podrán beneficiarse de un compañero de laboratorio capaz de hacer avanzar la ciencia a velocidades inimaginables hasta ahora.
