Imaginemos un laboratorio en el que los científicos pudieran probar miles de medicamentos sin utilizar una sola célula real. Un entorno donde modificar un gen, introducir un compuesto químico o simular una enfermedad fuera tan sencillo como ejecutar un programa informático. Y donde los resultados permitieran anticipar qué ocurrirá dentro de nuestro organismo antes de realizar un experimento físico.
La idea parece sacada de la ciencia ficción, pero algunas de las empresas tecnológicas más importantes del planeta están dispuestas a invertir enormes cantidades de dinero para convertirla en realidad.
Google DeepMind, Meta e Isomorphic Labs han comprometido conjuntamente 300 millones de dólares para impulsar el desarrollo de una célula virtual, un sistema de inteligencia artificial que aspira a reproducir y predecir el comportamiento de las células vivas.
El anuncio, realizado por Biohub el 7 de octubre de 2026, forma parte de un proyecto todavía mayor que reúne aproximadamente 1.800 millones de dólares en financiación, recursos científicos y datos.
El objetivo es construir una célula digital que responda como una de verdad
El proyecto se llama Virtual Biology Initiative y está impulsado por Biohub, la organización de investigación biomédica fundada por Mark Zuckerberg y Priscilla Chan en 2016.
Su ambición es desarrollar lo que sus responsables denominan una célula virtual universal. No se trata de crear una célula artificial física ni de fabricar vida desde cero. La propuesta consiste en entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de anticipar cómo reaccionan distintos tipos celulares frente a cambios biológicos, químicos o ambientales. Por ejemplo, un investigador podría introducir virtualmente un medicamento y estudiar qué efectos tendría sobre determinados procesos celulares. También podría examinar cómo una modificación genética altera el funcionamiento de una célula antes de comprobarlo en el laboratorio.
Esto permitiría seleccionar experimentos prometedores, reducir pruebas innecesarias y acelerar algunas etapas de la investigación biomédica. Sin embargo, existe un obstáculo importante: la biología es extraordinariamente compleja.
Una célula no funciona como un mecanismo aislado. Contiene miles de proteínas, genes y estructuras que interactúan constantemente. Además, su comportamiento depende del tipo celular, del tejido donde se encuentra y de las condiciones que la rodean. Por eso, el principal desafío no consiste únicamente en crear una IA más potente, sino en conseguir suficientes datos experimentales fiables para enseñarle cómo funciona realmente la vida.
Una inversión gigantesca que involucra también al Gobierno de Estados Unidos
La nueva financiación privada se suma a varios compromisos científicos y gubernamentales. Biohub ya había anunciado en abril una inversión de 500 millones de dólares para desarrollar tecnologías de medición biológica y apoyar proyectos de investigación.
Ahora, el Departamento de Energía estadounidense aportará más de 500 millones durante cinco años para financiar experimentos, modelización y capacidad computacional. Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) contribuirán coordinando repositorios y bases de datos desarrollados mediante más de 500 millones de dólares de inversiones federales anteriores. Este último detalle es importante: los 1.800 millones no representan exclusivamente dinero nuevo, sino una combinación de inversiones actuales, compromisos futuros y recursos científicos ya financiados.
La iniciativa también cuenta con la colaboración de instituciones como el Broad Institute, el Allen Institute, el Wellcome Sanger Institute y el Human Cell Atlas.
El calendario resulta especialmente ambicioso. Biohub pretende producir un primer conjunto estandarizado de datos biológicos a gran escala durante el próximo año y avanzar hacia modelos predictivos funcionales en aproximadamente cinco años.
La gran promesa es acelerar la medicina, pero existe una cuestión importante
Aunque la iniciativa se presenta como un proyecto de ciencia abierta, también incorpora condiciones comerciales. Los datos generados se publicarán para la comunidad científica, pero las empresas participantes tendrán un período inicial de acceso exclusivo de un año antes de su liberación general. Esto podría ofrecer ventajas competitivas a compañías que ya desarrollan herramientas de inteligencia artificial para descubrir medicamentos. Y queda una cuestión científica todavía más importante: una célula virtual no será verdaderamente útil si sus predicciones no funcionan cuando se comprueban con células reales.
Los científicos deberán validar continuamente los modelos mediante experimentos independientes. Incluso entonces, simular correctamente una célula no garantizará que un medicamento funcione en tejidos, órganos o pacientes. El proyecto tampoco sustituirá automáticamente los ensayos clínicos ni resolverá por sí solo enfermedades complejas. Pero sí propone un cambio importante en la manera de investigar: utilizar la inteligencia artificial no solamente para interpretar resultados científicos, sino también para anticiparlos.
Durante décadas, buena parte de la biología avanzó mediante experimentos físicos y observación de sus consecuencias. Ahora, algunas de las mayores compañías tecnológicas quieren construir un entorno digital donde sea posible explorar primero qué podría ocurrir y decidir después qué merece la pena probar en el mundo real.
Si consiguen hacerlo con suficiente precisión, la próxima gran revolución de la inteligencia artificial podría comenzar dentro de una célula.
