Inteligencia artificial aplicada a la ciencia Creado: 20.05.2026 | 18:17 Actualizado: 20.05.2026 | 18:17 La revista Nature publicó esta semana los detalles de dos nuevos sistemas de inteligencia artificial (IA) diseñados para automatizar gran parte del ciclo de investigación científica.
Asistentes de IA podrían acelerar el descubrimiento científico
Ambas herramientas operan como plataformas multiagente, en las cuales diferentes elementos especializados se coordinan entre sí para asumir tareas que abarcan desde la búsqueda bibliográfica y la formulación de hipótesis hasta la propuesta de experimentos y el análisis de datos.
Este enfoque busca responder a la creciente complejidad de la ciencia actual, la cual exige combinar conocimientos especializados con la capacidad de conectar hallazgos procedentes de múltiples disciplinas de forma simultánea.
El primero de los sistemas, denominado Co-Scientist, fue desarrollado por Google DeepMind a partir del modelo Gemini 2.0.
Sus creadores lo definen como un “motor de pensamiento científico estructurado”.
Aunque las pruebas iniciales se centraron en el área biomédica, la herramienta está planteada como una plataforma generalista capaz de colaborar con investigadores en distintas ramas de la ciencia.
Para su funcionamiento, Co-Scientist organiza debates internos entre sus propios agentes de IA, clasifica las hipótesis mediante torneos comparativos y las refina de manera iterativa.
Durante los ensayos, el sistema generó hipótesis para reutilizar medicamentos ya aprobados contra la leucemia mieloide aguda, sugerencias que mostraron actividad en experimentos reales con líneas celulares.
Asimismo, propuso combinaciones terapéuticas, identificó dianas epigenéticas para la fibrosis hepática y reprodujo de forma independiente una hipótesis no publicada sobre mecanismos de resistencia antimicrobiana.
Robin: Automatización aplicada a la biología experimental El segundo sistema, bautizado como Robin, fue desarrollado por la organización sin ánimo de lucro FutureHouse mediante el uso de los modelos OpenAI o4-mini y Claude 3.7.
A diferencia del anterior, este asistente se orienta específicamente a la biología experimental, combinando agentes dedicados a la revisión de literatura científica con otros especializados en el análisis automatizado de datos biológicos.
Como demostración, Robin se aplicó a la búsqueda de tratamientos para la degeneración macular seca asociada a la edad.
El sistema propuso incrementar la capacidad fagocítica de las células de la retina y seleccionó varios candidatos terapéuticos, entre ellos el ripasudil, un fármaco aprobado en Japón para el glaucoma que no se había planteado antes para esta patología ocular.
Los experimentos posteriores confirmaron la validez de la propuesta al registrar un aumento de la fagocitosis en las células tratadas.
De igual forma, el sistema sugirió análisis de secuenciación de ARN para identificar los mecanismos moleculares implicados.
Supervisión humana y reducción de tiempos Los autores de ambos proyectos destacaron que todos los pasos del proceso —desde la formulación de las hipótesis hasta los análisis estadísticos y los gráficos— fueron producidos de manera automatizada bajo el esquema "lab-in-the-loop", una metodología donde los científicos humanos supervisan y validan experimentalmente cada resultado.
Las dos investigaciones coinciden en que estas herramientas multiagente no eliminan la necesidad de la validación en laboratorio ni sustituyen el juicio de los profesionales.
Las propuestas terapéuticas descritas requieren todavía superar estudios preclínicos y ensayos clínicos antes de ser consideradas tratamientos viables para pacientes.
No obstante, los desarrolladores resaltaron el impacto en la optimización de los tiempos de trabajo; en el caso de Robin, el sistema revisó más de 800 artículos científicos en 30 minutos, reduciendo significativamente el tiempo humano requerido para completar un ciclo completo de investigación.
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