Entre el ruido sobre modelos cada vez mayores, vale la pena detenerse en un tipo de éxito de la IA más silencioso. Regina Barzilay y James Collins, del MIT, han ganado el Premio Pritzker 2026 de Excelencia en Investigación de IA en la Ciencia por usar aprendizaje automático para encontrar nuevos antibióticos, un resultado que importa porque la resistencia a los antibióticos mata y el flujo de nuevos fármacos casi se había secado. Su trabajo muestra a la IA ganándose su lugar en un campo donde lo que está en juego se mide en vidas y no en puntos de un banco de pruebas.
El premio, otorgado conjuntamente por la Universidad de Chicago y Caltech y creado en 2024, reconoce dos hallazgos señalados. En 2020 la pareja, trabajando con el entonces investigador del MIT Jonathan Stokes, identificó halicin, un compuesto elegido por un modelo entrenado con unas 2.500 moléculas y llamado así por el ordenador HAL 9000. Halicin es un antibiótico de amplio espectro capaz de matar bacterias resistentes como Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii y la bacteria de la tuberculosis, y el modelo comprimió en semanas una búsqueda que antes llevaba años. En 2023 el mismo grupo encontró abaucin, un antibiótico de espectro estrecho dirigido específicamente contra A. baumannii, una bacteria resistente común en las superficies de los hospitales.
El detalle que conviene destacar es que la estrechez de abaucin es su virtud. Un fármaco que ataca a una sola especie causa menos daño colateral a las bacterias beneficiosas del intestino y da menos vías a la resistencia para desarrollarse, lo que es un uso más reflexivo de la IA que simplemente buscar al asesino más potente. El método, un modelado cuidadoso unido a validación real en laboratorio, es donde reside el valor, no en el tamaño del modelo.
Los propios galardonados son comedidos al respecto. Collins presenta la IA generativa como un paso de usar la IA para descubrir moléculas hacia usarla para diseñarlas, mientras que Barzilay advierte que el campo aún es incipiente, que la IA puede automatizar partes del proceso farmacéutico más que transformarlo entero, y que seguir construyendo modelos realistas de la biología humana es difícil. Esa franqueza es la nota correcta.
Las lagunas honestas están en el propio anuncio. No cita la cuantía del premio y, más importante, no dice lo cerca que están halicin o abaucin de llegar a los pacientes, que es la pregunta que en última instancia decide si esta línea de trabajo salva a alguien. Muchos compuestos prometedores fracasan en los años de ensayos que siguen al descubrimiento. Es un premio merecido y un recordatorio de que algunos de los mejores resultados de IA para la ciencia vinieron de modelos modestos y trabajo paciente de laboratorio, pero los propios fármacos todavía tienen que superar la parte lenta.