La información genética como materia prima para la creación de nuevos organismos genéticamente modificados
Elizabeth Bravo
ACCION ECOLÓGICA
Uno de los temas que más se discuten en las negociaciones sobre biodiversidad y recursos genéticos, es el acceso a las secuencias digitalizadas de genes (DSI por sus siglas en inglés) y la repartición justa y equitativa de los beneficios que surjan de las aplicaciones de esta información.
Mucho tiempo y energía han invertido algunos países ricos en biodiversidad, así como organizaciones que siguen estas negociaciones internacionales (incluyendo organizaciones indígenas y campesinas). Fue muy simbólico que en la ciudad de Cali – Colombia (uno de los países más ricos en biodiversidad del mundo), se adoptaran las modalidades para la puesta en funcionamiento de un mecanismo multilateral para la participación justa y equitativa en los beneficios derivados del uso de las DSI, incluyendo un fondo global al que se le dio el nombre de “Fondo de Cali para la Participación Justa y Equitativa en los Beneficios del Uso de la Información Digital sobre Secuencias de Recursos Genéticos”1.
Se decidió además que se seguirá explorando posibles nuevas herramientas y modelos de implementación de estas decisiones, como bases de datos para que la información digital sobre secuencias de recursos genéticos esté disponible públicamente y sea accesible de manera transparente y responsable para todas las Partes.
Pero, ¿cuál es la utilidad de las DSI?
Los genes han sido tratados por biotecnólogos y empresas como nada más que un conjunto de información que está determinada por la secuencia de nucleótidos. El ADN (la molécula que forma los genes), tiene cuatro tipos de nucleótidos, representados por las letras A, C, G y T. La forma como se acomodan estos 4 nucleótidos en el ADN, es la que determina la información contenida en el gen. Es como un código de barras.
¿Qué tiene que ver esto con la inteligencia artificial? Pues que la materia prima de la inteligencia artificial es la información; en este caso, información genética almacenada en bases de datos de empresas, universidades, centros de información; es decir, secuencias digitalizadas de genes. Entre más información genética se integre en estas bases de datos digitales, más cosas se puede hacer con inteligencia artificial.
A través de la inteligencia artificial aplicada a las secuencias digitalizadas de genes, se puede identificar diferentes tipos de asociaciones útiles para las nuevas biotecnologías, incluyendo la edición génica.
La inteligencia artificial es una herramienta importante para los investigadores en biología molecular, pues les ayuda a identificar relaciones no lineales entre genes y la forma como la información codificada en los genes se expresa en la vida real (lo que se llama fenotipo). Se aplica especialmente cuando se trata de caracteres en los que participan múltiples genes como la tolerancia a las sequías o a las heladas, o el rendimiento de un cultivo.
La inteligencia artificial puede trabajar también a nivel epigenético, pues través de estas herramientas, se puede predecir procesos regulatorios de los genes (es decir, información que no está en los genes sino en cómo estos se están regulados). Por ejemplo se puede aplicar para predecir la resistencia o susceptibilidad de una variedad de arroz a ciertas enfermedades y los elementos regulatorios que pueden encenderse o apagarse, de ser necesario.
El uso de la inteligencia artificial es la herramienta privilegiada para desarrollar nuevos organismos genéticamente editados, pues a través de ella, se puede procesar la información de miles de bases de datos genómica muy grandes (DSI), para construir asociaciones entre genes y rasgos y poder diseñar nuevos organismos vivos.
Se aplica especialmente al arroz porque no tiene un genoma tan grande como otras especies, como por ejemplo el trigo2.
Entre más datos genéticos se acumulen, mejores serán las predicciones; aunque estas no serán totalmente certeras, como sucede con otras aplicaciones de la inteligencia artificial, solo que aquí estamos hablando de la creación de nuevos seres vivos, que pueden entrar al medio ambiente, reproducirse, mutar y generar impactos totalmente impredecibles.
Volviendo a las negociaciones internacionales sobre las secuencias digitalizadas de genes, lo que está sucediendo es que mucha de la energía de organizaciones indígenas, campesinas y ambientales está enfocada en demandar compensaciones por el uso de esta información a empresas biotecnológicas transnacionales; a pesar de que esta información servirá para producir nuevas formas de organismos genéticamente modificados.
Muchas de estas organizaciones históricamente se han opuesto a los transgénicos y a la edición génica, por los peligros que implican, tanto en el medio ambiente, como en los sistemas productivos, en la salud de los productores y los consumidores; pero sobre todo, por la gran dependencia que se crea a las empresas que controlan estas tecnologías.
Fuentes sobre inteligencia artificial y edición génica
Xiaoyan Chen, Xintian Cui y Huatao Ma (2025). The application of artificial intelligence and gene editing technologies in high-yield crop breeding: Innovations and prospects for future agricultura. Advances in Resources Research. Vol. 5 (1): 146-166 https://doi.org/10.50908/arr.5.1_146
Guokai Chen, Fuai Hao1y Xiaojun Sun (2025). Artificial intelligence-driven gene editing and crop breeding: Technological innovations and application prospects. Vol. 5 (1): 235-254 https://doi.org/10.50908/arr.5.1_235