Radical Numerics, una startup que salió del anonimato en junio de 2026 con una ronda semilla de 50 millones de dólares, publicó el 20 de octubre en su blog un informe técnico afirmando que administró a un paciente con una infección bacteriana multirresistente un cóctel de bacteriófagos diseñado con ayuda de su modelo de Inteligencia Artificial. The New York Times replicó la historia el mismo día. Lo que la empresa no publicó es casi todo lo demás: no hay revisión por pares, no hay resultado clínico, no hay fecha de autorización y la FDA no confirmó nada.
Uso compasivo, no ensayo clínico
El tratamiento se realizó bajo una vía de uso compasivo, no un ensayo clínico registrado. La empresa lo describió como una «vía de uso compasivo autorizada y dirigida por un médico», sujeta a la supervisión de las autoridades reguladoras pertinentes, sin nombrar ninguna. Un portavoz precisó posteriormente al Daily Caller que se trató del acceso expandido para un solo paciente de la FDA, a petición de un médico. Sin embargo, hay dos detalles que no cierran: la empresa invoca la vía estadounidense, pero la infectóloga presentada como colaboradora, Marisa Azad, trabaja en el Ottawa Hospital, en Canadá, donde la vía equivalente sería otra. Ninguna fuente confirma dónde se trató al paciente. Además, la empresa se negó a dar la fecha de autorización.
¿Qué hizo exactamente la IA?
Menos de lo que sugiere el titular. Su modelo, Omnii-1, no diseñó un genoma viral desde cero. Partió de un bacteriófago conocido y generó variantes modificando regiones seleccionadas de su genoma «involucradas en funciones biológicas particulares», priorizando candidatos que predijo funcionarían contra la bacteria del paciente. Antes de administrarlo, el cóctel eliminó en laboratorio el aislado bacteriano resistente. La empresa habla de «diseños generados por Omnii-1», pero no publicó el número de variantes, las secuencias ni comparación alguna que permita a un tercero evaluar cuánto se apartan del original.
Resultados ocultos y bioseguridad
El desenlace clínico se desconoce. La empresa alega privacidad del paciente y no ofrece datos de eficacia, seguridad ni tiempo de seguimiento. En la terapia con fagos, el tratamiento dura días o semanas y los pacientes se siguen meses por rebrotes; al anunciarlo, es posible que ni siquiera hubiera terminado. La propia empresa admitió que «las observaciones de un solo paciente no pueden establecer la seguridad o la eficacia generales». El microbiólogo de Harvard Michael Baym, ajeno al trabajo, resumió el escepticismo: «Si funciona, es increíble. Mi impulso es ser escéptico». El consejero delegado, Eric Nguyen, prometió publicar los hallazgos mediante investigación revisada por pares.
El problema de bioseguridad es real. En agosto, un equipo de Stanford, el Arc Institute y el Broad Institute publicó en Science el diseño de genomas completos de fago con modelos de lenguaje genómico. De 285 genomas sintetizados, 16 resultaron viables. Thomas Inglesby y Moritz Hanke, de Johns Hopkins, advirtieron en la misma revista que el diseño generativo plantea «cuestiones urgentes de bioseguridad y bioprotección» y que la gobernanza no existe. El infectólogo Isaac Bogoch, del Toronto General Hospital, fue más directo: en las manos equivocadas, esto «podría tener consecuencias catastróficas».
Juez y parte: el negocio de la alarma
El anuncio no es comunicación científica; es un comunicado de producto con un paciente dentro. Lo más incómodo es que Radical Numerics también vende su modelo como herramienta de biodefensa, presumiendo de detectar patógenos generados o manipulados por IA. Es juez y parte: fabrica la capacidad y vende la alarma, justificando el silencio con la privacidad del paciente y el carácter propietario de un tratamiento que busca monetizar. Para emprendedores e inversores, el aprendizaje es claro: hasta que haya un paper, un desenlace y una autorización verificable, lo único demostrado es que alguien lo anunció. Un caso es una noticia, no una prueba, y en la IA aplicada a la salud, esa distinción decidirá qué proyectos merecen crédito.
Fuente: WWWhat's New Apps (Español)