Los progresos en la ingeniería de proteínas asistida por inteligencia artificial están permitiendo avances revolucionarios en el diseño de proteínas, pero también plantean retos de bioseguridad relacionados con la potencial producción de proteínas nocivas. Aunque existe software de detección de proteínas nocivas, un nuevo análisis de varios meses de duración de dicho software revela que este presenta vulnerabilidades y algunas proteínas preocupantes podrían eludir la detección. Es fundamental señalar que el estudio también ofrece una forma de mejorar las tasas de detección de proteínas preocupantes en el futuro. El diseño de proteínas asistido por IA (AIPD) permite avances importantes en medicina y biología, ya que permite a los investigadores modificar proteínas existentes o diseñar otras totalmente nuevas con estructuras y funciones novedosas. No obstante, esta potente tecnología también podría utilizarse indebidamente para diseñar proteínas nocivas. Un paso necesario para fabricar una proteína en laboratorio es solicitar el ADN que la codifica. Las empresas que suministran estos ácidos nucleicos sintéticos examinan los pedidos de los clientes con un software de control de bioseguridad (BSS) para identificar y bloquear los genes que codifican proteínas preocupantes. Sin embargo, los modelos generativos de secuencias proteicas pueden producir variantes funcionales en las que las secuencias de aminoácidos difieren lo suficiente de los ejemplos controlados como para eludir la detección. A pesar de ello, no se ha llevado a cabo ninguna evaluación sistemática de las vulnerabilidades del BSS y se echa en falta una gobernanza internacional sobre los riesgos potenciales de bioseguridad del diseño generativo de proteínas. Estas preocupaciones ya fueron destacadas en Science en un Foro de Políticas por Bloomfield y sus colaboradores, así como en un editorial de David Baker y George Church. En este estudio, Bruce Wittmann y sus colegas emplean un enfoque de «equipo rojo de IA» para evaluar los modelos BSS con el objetivo de mejorarlos y aumentar la bioseguridad. Utilizando un software de diseño de proteínas de IA de código abierto, Whittmann y su equipo generaron más de 75.000 variantes de proteínas peligrosas y las enviaron a cuatro desarrolladores diferentes de BSS, y descubrieron que, si bien todas las herramientas funcionaban casi a la perfección al analizar las proteínas originales de tipo salvaje, su capacidad para detectar variantes reformuladas resultó inconsistente. Según los autores, los resultados sugieren que, aunque los sistemas BSS actuales siguen siendo eficaces para secuencias inalteradas, carecen de una sensibilidad consistente cuando se enfrentan a homólogos de secuencias de proteínas diseñados mediante métodos modernos de IA generativa, a pesar de ser similares. Tras los hallazgos iniciales, y en colaboración con los proveedores de BSS, Wittmann y su equipo desarrollaron parches de software, que fueron implementados por tres de los cuatro sistemas de los proveedores de BSS. Estas actualizaciones dieron lugar a una mejora de las tasas de detección de variantes generadas por IA sin aumentar significativamente los falsos positivos. No obstante, los autores señalan que ninguna herramienta logró una cobertura completa: entre todos los proveedores, alrededor del 3 % de las variantes con mayor probabilidad de conservar su funcionalidad aún escapaban a la detección. «Los avances en IA están impulsando avances revolucionarios en biología y medicina, pero con este nuevo poder viene la responsabilidad de estar alerta y gestionar los riesgos de forma reflexiva», afirma Eric Horvitz, autor principal del estudio y director científico de Microsoft. «Más allá de identificar y trabajar para mitigar esta vulnerabilidad específica, nuestro objetivo era desarrollar y demostrar un proceso eficaz: crear un equipo intersectorial, aplicar métodos científicos rigurosos y crear un marco para compartir datos e información confidenciales de manera que se impulse el avance de la ciencia y, al mismo tiempo, se gestionen los riesgos potenciales». Los autores de este trabajo han informado a Science de que parte de los datos y el código no deben estar disponibles en un repositorio público debido al riesgo de uso indebido. Por esta razón, los autores han diseñado un esquema de acceso por niveles para la divulgación de datos, en el que las partes interesadas pueden solicitar acceso al material restringido poniéndose en contacto con los representantes designados de la Iniciativa Internacional de Bioseguridad para la Ciencia (IBBIS), una organización sin ánimo de lucro (https://ibbis.bio). El solicitante deberá proporcionar su identidad, afiliación y una breve explicación del uso que dará a los datos, y estará sujeto a un acuerdo de uso de datos. Un comité del IBBIS evaluará las solicitudes y determinará si la información proporcionada por el solicitante es precisa y si el uso propuesto es legítimo. Los datos restringidos se organizan en niveles según el grado de riesgo de la información, siendo el nivel más alto el que incluye el código utilizado en el estudio, y se divulgarán según su idoneidad para el uso propuesto. Los editores de Science coinciden en que el plan propuesto equilibra adecuadamente las preocupaciones de seguridad con los requisitos de disponibilidad de datos y códigos de las Políticas Editoriales de Science. Los autores también han tomado medidas para la futura desclasificación o sucesión de la gestión de datos. Si tiene alguna duda sobre la disponibilidad de los datos a través de este programa, puede ponerse en contacto con science_data@aaas.org.

Según un nuevo estudio, los incendios forestales en todo el mundo están aumentando notablemente en frecuencia y coste, y casi la mitad de los eventos más destructivos de los últimos 44 años se han producido en la última década, impulsados en gran medida por un clima cada vez más extremo en regiones vulnerables y densamente pobladas. Los resultados, basados en un análisis de datos globales de reaseguros e informes internacionales sobre desastres, revelan una tendencia preocupante y ponen de relieve la necesidad de adaptarse a un mundo más propenso a los incendios. Los seres humanos han convivido con los incendios forestales durante milenios, pero el cambio climático, la mala gestión del territorio y la expansión hacia paisajes inflamables han intensificado los riesgos. Sin embargo, a pesar de la preocupación generalizada, los autores de este nuevo estudio afirman que hay pocas pruebas sistemáticas a nivel mundial sobre si los incendios forestales desastrosos para la sociedad —eventos con importantes consecuencias sociales y económicas— son cada vez más frecuentes o costosos. Esto puede deberse, en parte, a la falta de datos globales a largo plazo sobre los efectos socioeconómicos de los incendios forestales, ya que muchos gobiernos de todo el mundo mantienen esta información inaccesible al público». Para subsanar esta laguna, Calum Cunningham y sus colegas recopilaron y armonizaron dos bases de datos mundiales sobre desastres: NatCatSERVICE de Munich Re, uno de los conjuntos de datos de reaseguros privados más completos, y la Emergency Events Database (EM-DAT), de acceso público, con el fin de examinar los desastres causados por incendios forestales entre 1980 y 2023. Estos conjuntos de datos integrados permitieron a los autores evaluar, a escala mundial, tanto el impacto social como las pérdidas económicas de los principales incendios forestales (es decir, aquellos que causaron 10 o más víctimas mortales o que se encontraban entre las 200 mayores pérdidas económicas relacionadas con incendios forestales en relación con el PIB nacional). Cunningham y sus colaboradores descubrieron que los incendios forestales se han vuelto mucho más graves en todo el mundo en los últimos 40 años, con una aceleración pronunciada a partir de 2015. Los principales desastres económicos causados por incendios forestales se han multiplicado por más de cuatro desde 1980 y el 43 % de los 200 eventos más dañinos se han producido en la última década. Los incidentes mortales relacionados con incendios forestales también han aumentado significativamente, triplicándose su frecuencia desde 1980. Según las conclusiones, esta escalada se debe a una combinación de condiciones climáticas cada vez más intensas que favorecen las condiciones meteorológicas extremas propicias para los incendios y a factores humanos como la expansión de la interfaz entre zonas silvestres y urbanas, los cambios en el uso del suelo y las políticas de extinción de incendios a largo plazo. Aunque los biomas propensos a los incendios, como los bosques mediterráneos, los bosques templados de coníferas y los bosques boreales, soportan una parte desproporcionada de los desastres, ahora también están surgiendo impactos significativos en otras regiones, en particular en los márgenes de las zonas urbanas prósperas, donde las consecuencias financieras son especialmente pronunciadas.

Mayo Clinic anunció el lanzamiento de Mayo Clinic Platform_Orchestrate, que es un programa nuevo diseñado para acelerar el desarrollo clínico y ayudar a las compañías biofarmacéuticas y de dispositivos médicos a que los pacientes tengan acceso más rápido a tratamientos innovadores.

La detección precoz es la clave para la supervivencia al cáncer de mama. Sin embargo, muchas mujeres tienen el tejido mamario denso, lo que puede dificultar la identificación del cáncer de mama a través de la mamografía. Un estudio dirigido por investigadores de Mayo Clinic descubrió que añadir otra prueba, denominada imagen molecular de la mama, o MBI (Molecular Breast Imaging), a una mamografía 3D, más que duplicó la detección del cáncer en mamas densas.