El equipo de Doudna utiliza IA para diseñar nuevas enzimas similares a CRISPR

Un equipo liderado por la premio Nobel Jennifer Doudna ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial capaz de diseñar enzimas sintéticas de edición genética que igualan o superan el rendimiento de sus homólogas naturales, según un estudio publicado en Science el 16 de julio de 2026.eurekalert+1

La investigación, titulada "Structure and evolution-guided design of minimal RNA-guided nucleases", describe cómo el equipo combinó el modelo ESM Inverse Folding de Meta ↗ 2.78% con restricciones de residuos basadas en la evolución para generar nuevas variantes de TnpB, una nucleasa compacta evolutivamente relacionada con CRISPR-Cas12, a las que los investigadores han denominado SynTnpBs.biorxiv+1

Diseñando más allá de la naturaleza

A diferencia de enfoques anteriores basados en IA que tienden a producir secuencias muy similares a sus plantillas naturales, la estrategia del laboratorio de Doudna genera proteínas con secuencias sustancialmente diferentes, al tiempo que mantiene o mejora la función enzimática. El equipo evaluó la actividad de estas proteínas diseñadas por IA en células bacterianas, vegetales y humanas, y descubrió que muchas conservaban o superaban la eficiencia de edición de la enzima silvestre.sciencemediacentre+1

La criomicroscopía electrónica reveló que las variantes diseñadas más divergentes formaban interacciones estabilizadoras no descritas previamente en la interfaz ARN-ADN, incluida una nueva conformación unida a TAM que no se observa en las enzimas naturales. Estas representan las primeras estructuras determinadas experimentalmente de nucleasas guiadas por ARN diseñadas por IA.eurekalert+1

Equilibrio entre actividad y especificidad

Expertos independientes destacaron el rigor del trabajo, aunque señalaron ciertos matices. José Luis Villanueva, en declaraciones al Science Media Centre España, observó que algunas de las variantes más activas también mostraban una mayor edición fuera de objetivo, "lo que refleja la importancia de equilibrar o incorporar estos otros factores en el proceso de diseño o evaluación". Marc Güell, de la Universidad Pompeu Fabra, calificó el estudio como "un paso más en la creciente convergencia entre la IA y la biología sintética", señalando que, aunque el diseño es cada vez más computacional, "sigue dependiendo de la experimentación".sciencemediacentre

Ampliando la caja de herramientas

El resultado práctico, según el biólogo estructural Sergi Rodà, es que el trabajo "democratiza el protocolo para diseñar tus propias nucleasas guiadas por ARN inéditas en la naturaleza". La plataforma podría acelerar el desarrollo de herramientas de edición adaptadas al tratamiento de enfermedades genéticas y a la ingeniería de cultivos, aplicaciones en las que existe una gran demanda de nucleasas compactas y de alta especificidad. El borrador preliminar del artículo se había publicado en bioRxiv en diciembre de 2025, y la versión revisada por pares aparece ahora en su edición impresa.orcid+2