Radical Numerics presentó Omnii Defense, un sistema de inteligencia artificial diseñado para señalar posibles amenazas biológicas a partir de secuencias genéticas sin conexión a internet. La empresa plantea su uso con un secuenciador portátil y una computadora, aunque su desempeño todavía está en evaluación.
La startup dio a conocer el sistema el 11 de noviembre y explicó sus objetivos a WIRED. Omnii Defense utiliza Omnii-1, un modelo desarrollado por la misma empresa para distintas aplicaciones de biología. Radical Numerics ya había descrito en octubre una versión local de su herramienta de biodefensa.
Una alerta no confirma el origen de un patógeno
Un secuenciador permite obtener información genética de una muestra. Omnii Defense está diseñado para analizar esos datos y producir predicciones sobre si una secuencia podría estar asociada a un patógeno o haber sido generada con IA, además de sugerir a qué grupo biológico se parece, informó WIRED.
El objetivo de la versión local es permitir ese análisis donde se recogen las muestras, incluso si la conexión es limitada. Radical Numerics sostiene que el modelo puede aportar señales sobre secuencias que no coinciden estrechamente con las referencias conocidas.
En su informe técnico, la empresa reconoce que las herramientas de comparación siguen siendo precisas cuando encuentran una coincidencia cercana. Presenta Omnii-1 como una capa complementaria para los casos que esas búsquedas no logran resolver.
Bronwyn MacInnis, directora de vigilancia de patógenos del Broad Institute del MIT y Harvard, dijo a WIRED que usar tecnología para anticipar posibles amenazas tiene sentido. También advirtió que hay una distancia considerable entre detectar una señal y determinar si un patógeno tiene consecuencias reales o fue diseñado de forma deliberada. Una predicción del modelo no equivale por sí sola a un diagnóstico.
Qué muestran las pruebas de la empresa
Radical Numerics publicó en octubre una evaluación propia que buscaba examinar cómo respondería el sistema ante virus ausentes de los datos de entrenamiento y de las bases de referencia. Para ello utilizó lecturas genéticas simuladas a partir de genomas de virus naturales, entre ellos los del dengue y de Bundibugyo, una especie del grupo de los virus del Ébola.
En la condición más exigente que describió, se excluyó todo el género al que pertenecía cada virus tanto del entrenamiento del modelo como de las bases de referencia. Según la empresa, el análisis que incorporó Omnii-1 recuperó el 22 % de los pares de lecturas simuladas de Bundibugyo y el 44.6 % de los del dengue. El procedimiento convencional de comparación recuperó menos del 0.1 % en ambos casos.
Esos porcentajes se refieren a lecturas simuladas dentro de esa prueba concreta. No son una tasa general de detección de patógenos en muestras reales ni indican, por sí solos, cuántas alertas resultarían incorrectas en una operación de campo.
La empresa también informó que probó la versión local con muestras ambientales y secuencias añadidas para evaluar el funcionamiento. En ese ensayo utilizó un secuenciador portátil conectado a una MacBook Pro con chip M3 Max y 128 GB de memoria. Esa configuración muestra que el análisis puede hacerse en una portátil, pero no demuestra que funcione en cualquier equipo.
Acceso limitado mientras continúa la evaluación
WIRED informó que el acceso está restringido a evaluadores externos seleccionados. Según el medio, Radical Numerics trabaja con laboratorios nacionales, agencias gubernamentales y otros evaluadores independientes para examinar el desempeño del sistema. La compañía también señala en su informe que planea más pruebas y ajustes.
La vigilancia genómica forma parte de un sistema más amplio de salud pública. La Organización Mundial de la Salud indica que también requiere capacidades para recoger muestras, realizar diagnósticos, analizar información y compartir datos. Poder ejecutar una herramienta sin conexión puede facilitar una parte de ese trabajo en lugares con conectividad irregular, pero no sustituye los demás pasos.
Omnii-1 también se ha usado en una aplicación médica distinta. En octubre, Radical Numerics informó que fagos diseñados con el modelo formaron parte de una mezcla experimental administrada a un paciente con una infección resistente a antibióticos. Los fagos son virus que infectan bacterias.
El 9 de noviembre, el director ejecutivo de Radical, Eric Nguyen, reconoció que Tabula Bioscience tuvo un papel principal en ese proyecto y dijo que la empresa debió comunicar mejor las contribuciones de sus socios. En el anuncio inicial, Radical no divulgó el resultado clínico del paciente.
Gerardo Pavez
Para Omnii Defense, la siguiente etapa que describe la empresa es continuar las evaluaciones con colaboradores seleccionados. Los resultados disponibles muestran lo que ocurrió en pruebas concretas; todavía no establecen cómo responderá el sistema ante todas las amenazas que podría encontrar fuera de ellas.
