¿Viviremos 150 años? Esto es lo que la tecnología está aportando para extender la longevidad

El rejuvenecimiento celular ya no pertenece únicamente al ámbito de la biomedicina, sino que se está convirtiendo en un campo donde convergen Inteligencia Artificial (IA), computación de alto rendimiento, computación cuántica, biología sintética, edición genética y soberanía tecnológica.

Desde los alquimistas que prometían el elixir de la inmortalidad hasta los exploradores que perseguían la mítica Fuente de la Juventud, la idea de derrotar al envejecimiento ha acompañado a la humanidad desde la Antigüedad. Lo que durante siglos fue una aspiración filosófica o un relato legendario, comienza ahora a transformarse en una carrera científica y tecnológica. La diferencia es que los protagonistas ya no son emperadores ni conquistadores, sino modelos de Inteligencia Artificial, laboratorios de biotecnología, Centros de Datos y miles de millones de dólares en inversiones que buscan descifrar el código del envejecimiento celular.

IA para para el avance científico y la reprogramación celular

La Inteligencia Artificial se está consolidando como una de las herramientas más prometedoras para acelerar la investigación sobre el envejecimiento. Hoy, los modelos de IA pueden analizar enormes volúmenes de datos genómicos, proteómicos y clínicos para identificar moléculas, proteínas y combinaciones genéticas con potencial para retrasar o revertir procesos asociados al envejecimiento celular.

Este avance ha impulsado una nueva generación de empresas que combinan biotecnología e IA. Entre ellas se encuentran Altos Labs, respaldada por inversionistas como Jeff Bezos y Yuri Milner; Retro Biosciences, financiada por Sam Altman, que ya se jacta de añadir 10 años a la esperanza de vida humana; o Calico, NewLimit y Insilico Medicine, entre otras.

Estas compañías utilizan algoritmos para descubrir nuevos blancos terapéuticos, diseñar moléculas candidatas y reducir significativamente el tiempo y el costo del desarrollo de medicamentos. Un antecedente es AlphaFold, desarrollado por DeepMind, que revolucionó la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas y abrió nuevas posibilidades para comprender enfermedades y acelerar el diseño de fármacos.

Por otro lado, así como los modelos fundacionales de IA revolucionaron la generación de texto, imágenes o código, una nueva generación de modelos está comenzando a transformar la biología. Conocidos como modelos fundacionales para biología o modelos de lenguaje genómico, estos sistemas son entrenados con enormes volúmenes de secuencias de ADN, ARN y proteínas para identificar patrones que serían prácticamente imposibles de detectar para los investigadores mediante métodos tradicionales. En lugar de “leer” palabras, estos modelos interpretan el lenguaje de la vida: los nucleótidos y aminoácidos que codifican el funcionamiento de las células y los organismos.

Uno de los desarrollos más destacados es Evo 2, un modelo de IA presentado en 2025 por el Arc Institute en colaboración con Nvidia y universidades estadounidenses. Entrenado con billones de pares de bases de ADN provenientes de miles de especies, Evo 2 puede predecir cómo determinadas mutaciones afectan la función de genes y proteínas, diseñar nuevas secuencias biológicas e identificar variantes potencialmente vinculadas con enfermedades. En el campo de la longevidad, este tipo de modelos podría acelerar la identificación de genes asociados al envejecimiento, descubrir nuevas terapias para rejuvenecer células y reducir drásticamente el tiempo necesario para desarrollar tratamientos.

Otro de los avances está siendo la reprogramación celular, una de las líneas de investigación en la ciencia de la longevidad porque busca revertir parcialmente el envejecimiento de las células sin alterar su identidad. El proceso se basa en los llamados factores de Yamanaka, un conjunto de proteínas descubiertas por el científico japonés Shinya Yamanaka, que permiten “reiniciar” el estado epigenético de una célula y devolverle características propias de una célula más joven. Aunque estas terapias aún se encuentran en fase experimental, la tecnología está acelerando su desarrollo. En este campo, la IA permite analizar millones de datos genómicos y epigenéticos para identificar los genes y mecanismos que intervienen en el envejecimiento, diseñar nuevas combinaciones de factores de reprogramación y predecir su eficacia antes de iniciar ensayos de laboratorio.

Digital Twins del cuerpo humano

Actualmente muchos científicos y laboratorios están utilizando gemelos digitales del cuerpo humano, que son réplicas virtuales altamente detalladas de una persona, construidas a partir de datos como su genoma, historial clínico, imágenes médicas, biomarcadores y parámetros fisiológicos. Su objetivo es simular el funcionamiento del organismo en tiempo real para predecir la evolución de enfermedades, evaluar la respuesta a medicamentos y probar tratamientos de forma virtual antes de aplicarlos al paciente.

El desarrollo de estos modelos depende de la convergencia entre Inteligencia Artificial, computación de alto rendimiento (HPC), sensores biomédicos y grandes bases de datos de salud, y es impulsado por iniciativas como el Virtual Human Twin de la Comisión Europea.

En el campo de la longevidad, los gemelos digitales podrían permitir identificar de manera personalizada qué intervenciones tienen mayor potencial para ralentizar el envejecimiento o rejuvenecer determinados tejidos, reduciendo el tiempo, el costo y el riesgo de los ensayos clínicos.

Geopolítica de la longevidad

Aún falta mucho para que la promesa de alargar la vida humana sea una realidad. Pero como todo avance transgresor, hay países y empresas que dominarán la industria del rejuvenecimiento. Aquellas naciones que sepan destinar inversiones al análisis de datos genómicos, entrenar IA biomédicas y que cuenten con regulaciones sobre soberanía de datos biológicos, serán las que se suban a la carrera por la longevidad.

Hay países que ya se posicionan con buena base: Estados Unidos cuenta con una combinación de capital de riesgo, empresas biotecnológicas, universidades enfocadas a este tipo de investigaciones e infraestructura de IA; mientras que China emerge como un competidor al integrar la longevidad dentro de su estrategia de biotecnología e IA, apoyándose en el acceso a grandes volúmenes de datos clínicos y genómicos, una fuerte inversión y capacidad de desarrollar terapias avanzadas.