Exprimir el dato biológico pide monitorización y cooperación internacional

La Biología sintética avanza a gran velocidad y parece haber llegado para transformar el ámbito sanitario. Su integración con la Inteligencia Artificial (IA), en donde se incluyen los grandes modelos de lenguaje, y con sistemas de automatización robótica está acelerando el desarrollo de nuevas aplicaciones y ampliando su alcance. En este escenario, el informe Biología sintética, IA y automatización, publicado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), analiza la convergencia entre estas herramientas e impulsa a reforzar el monitoreo prospectivo, la gobernanza ágil y la cooperación internacional para mejorar su alcance. Además, alerta sobre el gran reto de este tema: la escasez de datos biológicos amplios y de calidad, un cuello de botella que condiciona el avance de la innovación en salud y sostenibilidad.

Los grandes retos de la Biología sintética

La unión de Biología sintética, Inteligencia Artificial y automatización está cambiando por completo las reglas del juego en la gobernanza del sector salud. Y con ello se abren grandes desafíos entre los que destaca la brecha entre la rapidez con la que avanzan estas tecnologías y la lentitud de los marcos regulatorios para adaptarse, lo que complica la supervisión y evaluación de nuevas aplicaciones biomédicas.

A este ritmo acelerado se suma un riesgo de doble uso que es cada vez más preocupante. Las herramientas de IA y grandes modelos de lenguaje pueden facilitar el acceso a conocimientos sensibles que, en manos indebidas, permitirían la generación de toxinas o patógenos. En paralelo, el avance de la Biología sintética potenciada por la inteligencia artificial choca con un problema de fondo: la falta de datos biológicos amplios, bien curados y de alta calidad, que son imprescindibles para entrenar modelos que respalden la investigación Biomédica, el diagnóstico y el desarrollo de nuevos tratamientos.

Las disparidades entre regiones son otra de las grandes preocupaciones en el sector sanitario.Las capacidades más avanzadas continúan concentrándose en los países desarrollados, lo que amenaza con ampliar la brecha en el acceso a tecnologías estratégicas. Al mismo tiempo, la creciente automatización de los laboratorios genera incertidumbre sobre la supervisión humana en procesos críticos, poniendo en juego la seguridad y la calidad de la investigación. Y a medida que se multiplican las infraestructuras digitales, también crecen los riesgos: desde fugas de información hasta ciberamenazas que podrían comprometer proyectos biomédicos de alto valor, con implicaciones directas para la salud y la competitividad global.

Fortalecer la bioseguridad para asegurar un buen desarrollo

Ante este panorama, el informe de la OCDE propone una hoja de ruta diseñada para fortalecer una gobernanza más ágil, segura y colaborativa ante el avance de la Biología sintética potenciada por la inteligencia artificial y la automatización. Revisar los marcos legales y adoptar modelos anticipatorios se presentan como pasos clave para mantener el ritmo en un ecosistema tecnológico que no deja de acelerarse. Al mismo tiempo, resulta imprescindible elevar los estándares de bioseguridad mediante salvaguardas más sofisticadas, mejorar la criba de secuencias generadas por IA y consolidar una cultura de responsabilidad compartida en todo el sector. Y es que, según se defiende, la gestión de los datos biológicos requiere apostar por infraestructuras interoperables y por una cooperación internacional inspirada en iniciativas ya consolidadas. Para ello, reducir las desigualdades regionales y asegurar una supervisión humana efectiva en laboratorios cada vez más automatizados se perfilan como dos pilares clave.

El refuerzo de la soberanía tecnológica se suma a la urgencia de blindar la investigación frente a riesgos de seguridad y ciberseguridad crecientes. Por ello, el informe subraya la importancia de acompañar estas medidas con una agenda de inteligencia estratégica más profunda. Los próximos pasos deberán pasar por desplegar ejercicios de monitoreo y evaluación prospectiva para seguir el ritmo de la automatización, avanzar en estándares de datos, poner a prueba mecanismos de gobernanza ágil como los bancos de pruebas regulatorios y analizar los equilibrios entre modelos abiertos y cerrados. Todo ello sin perder de vista la necesidad de seguir fortaleciendo la bioseguridad y la biocustodia en un escenario científico cada vez más complejo y decisivo para la salud.