¿Qué podremos hacer con la biología dentro de unos años? ¿Será posible modificar los microorganismos que viven en nuestro cuerpo para que nos ayuden a combatir una enfermedad? ¿Desarrollar un tratamiento para una sola persona? ¿Actuar sobre circuitos concretos del cerebro sin cirugía? ¿Y qué pasará en los laboratorios cuando la inteligencia artificial y la automatización asuman una parte de los experimentos?
Estas fueron algunas de las preguntas que surgieron el 3 de octubre durante el vermut científico del OpenPRBB 2026. Moderada por el bioquímico y divulgador científico Pere Estupinyà, la conversación reunió a Juana Díez y Marc Güell, del Departamento de Medicina y Ciencias de la Vida de la Universidad Pompeu Fabra (MELIS-UPF), y a Sara Mederos y Pablo Villoslada, del Hospital del Mar Research Institute.
La conversación no trataba tanto de adivinar cuál será el próximo gran descubrimiento, sino de observar algunas tecnologías que ya empiezan a cambiar lo que podemos hacer con los sistemas vivos.
Prepararnos para el virus que aún no conocemos
“Obviamente volverá a pasar. Lo que no sabemos es qué virus será”, advirtió Juana Díez al hablar de futuras epidemias. La pregunta, por tanto, no es solo cómo responderemos al próximo brote, sino si podemos llegar a estar preparados antes de que aparezca.
Díez lidera el Grupo de Virología Molecular del MELIS-UPF, que estudia los virus de ARN y, especialmente, cómo utilizan la maquinaria de las células que infectan para multiplicarse. Una de las implicaciones de esta investigación es especialmente relevante de cara al futuro, ya que identificar mecanismos compartidos por distintos virus puede permitir desarrollar antivirales de amplio espectro o plataformas capaces de generar nuevos tratamientos con mucha más rapidez.
La COVID-19 mostró hasta qué punto un nuevo virus puede extenderse en poco tiempo, pero esta no es la única vía de emergencia. Algunos virus que antes circulaban solo en determinadas regiones pueden encontrar nuevos territorios gracias a la movilidad humana o a los cambios ambientales. Durante el vermut, Díez puso como ejemplo el dengue, un virus que puede transmitir el mosquito tigre. Este mosquito, detectado por primera vez en Cataluña en 2004, está hoy establecido en el territorio y crea las condiciones para que virus antes asociados sobre todo a regiones tropicales puedan llegar a transmitirse localmente.
Ante esta incertidumbre, puede que la virología del futuro no pueda predecir exactamente qué virus aparecerá, pero sí disponer de una primera línea de defensa preparada para actuar contra familias enteras de virus.
Esta es precisamente una de las líneas del grupo de Díez. En 2026, el laboratorio ha descrito cómo distintos coronavirus pueden modificar la maquinaria celular que regula los ARN de transferencia para producir sus proteínas con mayor eficiencia. Interferir en vías implicadas en este mecanismo reduce la expresión de proteínas virales y abre la puerta a la búsqueda de fármacos que actúen contra un proceso compartido por varios coronavirus.
El grupo también trabaja en una plataforma basada en ARN pensada para desarrollar rápidamente nuevas moléculas antivirales. La idea es combinar dos estrategias. Por un lado, tener antivirales de amplio espectro disponibles como primera barrera y, por otro, tecnologías que permitan diseñar tratamientos específicos en poco tiempo cuando emerge un nuevo patógeno.
De tomar un fármaco a programar un organismo vivo
Con Marc Güell, también se abrió la pregunta de qué pasaría si, en lugar de administrar una molécula, pudiéramos programar un organismo vivo para que la produjera exactamente allí donde la necesitamos.
Su laboratorio de Biología Sintética Traslacional del MELIS-UPF trabaja, entre otros ámbitos, en la edición genética e ingeniería del microbioma. Una de sus líneas consiste en transformar microorganismos que ya conviven con nosotros en posibles herramientas terapéuticas.
Güell explicó que la piel es un buen ejemplo. Su grupo trabaja con Cutibacterium acnes, una de las bacterias más habituales de los folículos cutáneos. Han conseguido modificarla para que produzca moléculas con actividad biológica y han desarrollado nuevas herramientas genéticas para controlar qué produce, cuándo lo hace y cómo se mantiene en la piel.
Una de las primeras aplicaciones ha sido el acné. El grupo ha conseguido modificar genéticamente esta bacteria para que produzca una molécula capaz de reducir la producción de sebo, uno de los factores implicados en esta patología. En modelos experimentales, las bacterias modificadas fueron capaces de establecerse en los folículos pilosos y producir allí la molécula terapéutica.
“Es un momento muy bonito para la biología”
Marc Güell, investigador principal del laboratorio de Biología Sintética del MELIS-UPF
La idea es convertir bacterias que ya están adaptadas a vivir en un lugar muy específico de nuestro cuerpo en pequeñas fábricas terapéuticas programables. Por ejemplo, durante el vermut Güell explicó también que se habían explorado bacterias capaces de generar calor, inicialmente a partir de un reto planteado por una agencia estadounidense interesada en proteger a personas expuestas a temperaturas muy bajas. De momento es investigación experimental, advirtió, pero es también un ejemplo de hasta dónde puede llegar la ingeniería biológica.
“Es un momento muy bonito para la biología”, comentaba Güell durante la conversación. No porque estas tecnologías sean sencillas ni inmediatas, sino porque algunas ideas perseguidas durante décadas empiezan finalmente a mostrar resultados.
De tratar una enfermedad a intervenir sobre cada paciente, cada gen y cada circuito
La medicina neurológica del futuro podría ser mucho más personalizada y precisa que la actual. En lugar de aplicar el mismo tratamiento a miles de personas con un mismo diagnóstico, algunas terapias empiezan a dirigirse hacia alteraciones genéticas muy concretas y, en algunos casos, incluso hacia un único paciente.
Pablo Villoslada, neurólogo y director del Programa de Neurociencias del HMRIB, puso sobre la mesa varias tecnologías que ya apuntan en esta dirección. Una de ellas son los oligonucleótidos antisentido (ASO), pequeñas moléculas diseñadas para actuar sobre ARN específicos. En algunas enfermedades neurológicas de origen genético, identificar la mutación responsable puede permitir diseñar una terapia dirigida contra ese mecanismo concreto.
En algunos casos, esto abre la puerta a los tratamientos N-of-1, pensados prácticamente para una sola persona o para grupos de pacientes muy pequeños con variantes genéticas extremadamente raras. Ya hay ejemplos recientes de terapias de este tipo desarrolladas específicamente para personas con formas genéticas de esclerosis lateral amiotrófica (ELA). Todavía es una aproximación experimental y difícil de escalar, pero muestra hasta dónde puede llegar la medicina personalizada.
“Cuando llega una persona con una mutación potencialmente tratable, empieza una contrarreloj”, comentó. Hay que obtener células del paciente, probar en ellas distintas moléculas e intentar llegar a una terapia antes de que la enfermedad avance demasiado.
Pero la medicina de precisión no tendrá que ser necesariamente molecular. Otra de las tecnologías que Villoslada destacó fueron los ultrasonidos focalizados, capaces de dirigir energía a puntos muy concretos del sistema nervioso. Los de alta intensidad ya se utilizan en algunos contextos para producir lesiones controladas, mientras que los de baja intensidad se estudian como una herramienta de neuromodulación no invasiva, capaz de modificar la actividad neuronal sin destruir el tejido.
Y hay todavía una tercera frontera, explicó Villoslada, que consiste en recuperar funciones que el sistema nervioso ha perdido. Villoslada puso el ejemplo de personas con ELA que ya no pueden hablar. Las interfaces cerebro-ordenador pueden registrar las señales cerebrales asociadas a la intención de hablar y utilizar algoritmos de inteligencia artificial para interpretar esas señales y convertirlas en lenguaje. Todavía es una tecnología experimental, pero ya se ha demostrado que este tipo de interfaz puede restablecer una forma de comunicación oral en personas con ELA con el habla gravemente afectada.
Entender cómo decide el cerebro para poder intervenir mejor
La posibilidad de actuar sobre circuitos neuronales plantea inmediatamente otra pregunta: ¿cómo sabemos qué circuito debemos modificar y qué pasará cuando lo hagamos?
“Todavía estamos lejos de entender bien qué circuitos están detrás de nuestro comportamiento, la toma de decisiones, la memoria o quiénes somos”
Sara Mederos, codirectora del Laboratorio de Computación Neural del HMRIB.
Su grupo estudia cómo el cerebro combina la información del entorno con la experiencia previa y el estado interno para adaptar el comportamiento. Una misma situación, por ejemplo, puede generar decisiones diferentes según si percibimos el entorno como seguro o amenazante.
Mederos insistió también en que esta computación no depende solo de las neuronas. La glía, considerada durante mucho tiempo principalmente como un sistema de apoyo, también participa en la modulación de la actividad neuronal, igual que sistemas como la dopamina, la serotonina o la noradrenalina.
Esto puede ser especialmente importante para la biomedicina del futuro. Intervenir con precisión sobre el cerebro no dependerá solo de encontrar una región o un circuito concreto, sino de entender cómo cambia su funcionamiento según el contexto, la experiencia o el estado de la persona.
Estupinyà planteó durante la conversación si detrás de toda esta complejidad podrían existir algunas reglas básicas que todavía no hemos descubierto. Mederos no lo tenía tan claro. Quizá lleguemos a explicar algunos procesos de forma sencilla, pero eso no significa necesariamente que el sistema también lo sea.
¿Y si el próximo gran cambio es la manera de hacer ciencia?
La inteligencia artificial no solo puede transformar los tratamientos o el análisis de datos. También puede cambiar profundamente cómo funciona un laboratorio de investigación.
Durante la conversación, Juana Díez y Marc Güell imaginaron laboratorios en los que una parte cada vez mayor de la experimentación esté automatizada o se realice en plataformas altamente especializadas. Las personas investigadoras podrían dedicar así más tiempo a plantear preguntas, diseñar experimentos e interpretar sus resultados.
Güell destacó especialmente el potencial de conectar la IA con el hardware experimental. Tanto Díez como Güell imaginan sistemas capaces de ejecutar protocolos de forma automatizada y reproducible, mientras la inteligencia artificial ayuda a decidir qué probar o a interpretar los resultados.
Díez lo llevó a un ejemplo muy concreto. Una investigadora podría definir qué experimento necesita —trabajar con unas determinadas células, infectarlas con un virus o analizar sus proteínas— y encargar su ejecución a una CRO (contract research organisation) o a una infraestructura especializada. Después, la IA podría ayudar a comparar e interpretar los miles de datos generados. Es, en cierto modo, llevar mucho más lejos un modelo que ya existe con servicios como la secuenciación de ADN. Hoy en día, muchos laboratorios envían muestras a plataformas de secuenciación en lugar de realizar todo el proceso internamente como antes.
Sara Mederos introdujo, sin embargo, un matiz importante. Automatizar los experimentos puede hacer que la investigación sea más eficiente y reproducible, pero hacer experimentos, equivocarse y entender por qué algo funciona o no también forma parte de la formación científica. Este conocimiento acumulado es, precisamente, una de las bases de la creatividad.
Y Pablo Villoslada lo resumió diciendo que “la inteligencia artificial es como tener un Ferrari”: puede ser una herramienta extraordinariamente potente. Pero antes hay que saber conducirlo.
