{"id":3818,"date":"2026-10-27T13:51:58","date_gmt":"2026-10-27T16:51:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sinovaclatam.com\/?p=3818"},"modified":"2026-10-27T13:55:07","modified_gmt":"2026-10-27T16:55:07","slug":"inteligencia-artificial-y-vacunas-una-nueva-manera-de-hacer-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sinovaclatam.com\/es\/inteligencia-artificial-y-vacunas-una-nueva-manera-de-hacer-ciencia\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y vacunas: una nueva manera de hacer ciencia"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Por Dimas Covas<\/em>*<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.sinovaclatam.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/image-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3821\" srcset=\"https:\/\/www.sinovaclatam.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/image-3.png 1024w, https:\/\/www.sinovaclatam.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/image-3-300x169.png 300w, https:\/\/www.sinovaclatam.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/image-3-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><em>Dimas Covas, cient\u00edfico jefe de Investigaci\u00f3n, Desarrollo e Innovaci\u00f3n de Sinovac.<\/em><br><em>Cr\u00e9dito de la foto: Leo Ramos Chaves<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante gran parte de la historia de la medicina, el desarrollo de vacunas estuvo condicionado por una dificultad fundamental: nuestro conocimiento sobre los agentes infecciosos y su interacci\u00f3n con el organismo humano era limitado. Identificar los componentes de un virus o una bacteria capaces de inducir una respuesta inmunitaria protectora exig\u00eda a\u00f1os de investigaci\u00f3n, experimentos sucesivos y, con frecuencia, una buena dosis de intuici\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta realidad comenz\u00f3 a cambiar con el desarrollo de la biolog\u00eda molecular, la secuenciaci\u00f3n gen\u00e9tica y, m\u00e1s recientemente, con la extraordinaria expansi\u00f3n de las tecnolog\u00edas capaces de generar informaci\u00f3n biol\u00f3gica. Hoy conocemos los genomas completos de miles de microorganismos, podemos estudiar la estructura de sus prote\u00ednas e investigar, con una profundidad antes inimaginable, distintos aspectos de la respuesta inmunitaria.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Curiosamente, esta abundancia de informaci\u00f3n cre\u00f3 un nuevo problema. Ya no se trata solo de obtener datos, sino de comprender qu\u00e9 hacer con ellos. La cantidad de informaci\u00f3n disponible creci\u00f3 mucho m\u00e1s r\u00e1pido que nuestra capacidad para analizarla y transformarla en conocimiento \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es en este contexto donde la inteligencia artificial comienza a ocupar un lugar importante en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica, en particular en el desarrollo de vacunas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No creo que estemos ante una tecnolog\u00eda capaz de sustituir el trabajo cient\u00edfico o eliminar las incertidumbres propias de la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica. Su contribuci\u00f3n es de otra naturaleza. La inteligencia artificial ampl\u00eda nuestra capacidad para examinar una cantidad extraordinaria de posibilidades, identificar relaciones poco evidentes y seleccionar aquellas que merecen investigarse con mayor profundidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Puede parecer un cambio meramente instrumental, pero sus consecuencias son potencialmente profundas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El desarrollo de una vacuna implica una serie de decisiones. Necesitamos decidir qu\u00e9 prote\u00ednas de un microorganismo deben estudiarse, identificar las regiones capaces de estimular una respuesta inmunitaria, comprender c\u00f3mo determinadas estructuras interact\u00faan con el sistema inmunitario y seleccionar los candidatos que resulten m\u00e1s interesantes para la investigaci\u00f3n experimental.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas decisiones siempre han dependido del conocimiento acumulado y de la experiencia de los investigadores. Seguir\u00e1n dependiendo de ellos. La diferencia es que ahora podemos utilizar sistemas inform\u00e1ticos para examinar miles de secuencias, comparar estructuras moleculares y reconocer patrones que dif\u00edcilmente podr\u00edan identificarse mediante los m\u00e9todos convencionales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es importante comprender que no estamos simplemente sustituyendo un procedimiento lento por otro m\u00e1s r\u00e1pido. Estamos cambiando la manera de elegir qu\u00e9 debe investigarse.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la investigaci\u00f3n experimental, una parte considerable del tiempo y de los recursos se consume explorando hip\u00f3tesis que finalmente no se confirman. Esto forma parte del proceso cient\u00edfico y, muchas veces, es precisamente un resultado negativo lo que nos permite avanzar. Sin embargo, si conseguimos identificar de antemano qu\u00e9 v\u00edas tienen mayor probabilidad de producir resultados relevantes, podremos aprovechar de manera mucho m\u00e1s racional la capacidad de nuestros laboratorios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Me gusta pensar en esta contribuci\u00f3n como una reducci\u00f3n del espacio de b\u00fasqueda de la ciencia. Ante miles de posibilidades, la inteligencia artificial puede ayudarnos a seleccionar unas pocas decenas que justifiquen el esfuerzo experimental. No sabemos de antemano si estas elecciones ser\u00e1n acertadas, pero podemos mejorar los criterios que utilizamos para tomarlas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la vacunolog\u00eda, esta posibilidad ya se manifiesta en distintas \u00e1reas. Se utilizan herramientas computacionales para analizar secuencias gen\u00e9ticas, predecir estructuras de prote\u00ednas, identificar posibles regiones antig\u00e9nicas y apoyar el dise\u00f1o racional de candidatos vacunales. La integraci\u00f3n de esta informaci\u00f3n con datos inmunol\u00f3gicos puede orientar experimentos m\u00e1s espec\u00edficos y permitir evaluar alternativas que ser\u00edan dif\u00edciles de explorar mediante m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, hay una cuesti\u00f3n que considero esencial y que no siempre recibe la debida atenci\u00f3n en los debates sobre la inteligencia artificial aplicada a la salud.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una predicci\u00f3n computacional no es una demostraci\u00f3n biol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Podemos desarrollar modelos sofisticados para predecir la estructura de una prote\u00edna o estimar determinadas interacciones moleculares. Incluso podemos identificar caracter\u00edsticas que sugieran una mayor estabilidad o un potencial inmunog\u00e9nico de un candidato. Pero nada de esto garantiza que sea capaz de inducir una respuesta protectora en un organismo vivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El sistema inmunitario es extraordinariamente complejo. Su respuesta depende de interacciones entre c\u00e9lulas, mol\u00e9culas, tejidos y mecanismos reguladores que todav\u00eda estamos lejos de comprender por completo. Una vacuna no solo debe presentar caracter\u00edsticas moleculares adecuadas: debe inducir una respuesta inmunitaria eficaz, proporcionar protecci\u00f3n y demostrar su seguridad en las condiciones reales en las que se utilizar\u00e1.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso, la experimentaci\u00f3n sigue siendo insustituible.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La hip\u00f3tesis formulada con ayuda de un algoritmo debe confirmarse en el laboratorio. Los resultados obtenidos en modelos experimentales deben investigarse en estudios precl\u00ednicos y, cuando est\u00e9 justificado, en estudios cl\u00ednicos realizados con el rigor necesario.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta distinci\u00f3n entre predecir y demostrar es uno de los fundamentos del m\u00e9todo cient\u00edfico. Y seguir\u00e1 si\u00e9ndolo, independientemente del grado de sofisticaci\u00f3n que alcancen las herramientas computacionales que desarrollemos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hay, no obstante, una dimensi\u00f3n de esta transformaci\u00f3n que merece especial atenci\u00f3n: el tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La pandemia de COVID-19 mostr\u00f3 de manera contundente hasta qu\u00e9 punto la velocidad de la respuesta cient\u00edfica puede influir en el curso de una emergencia sanitaria. La r\u00e1pida secuenciaci\u00f3n del agente infeccioso, la disponibilidad de plataformas tecnol\u00f3gicas y la capacidad de organizar grandes programas de investigaci\u00f3n y desarrollo permitieron avances que, en otras circunstancias, habr\u00edan requerido mucho m\u00e1s tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial puede aportar una nueva capacidad a este proceso. Ante la aparici\u00f3n de un agente infeccioso, los sistemas inform\u00e1ticos podr\u00e1n contribuir a interpretar r\u00e1pidamente sus caracter\u00edsticas moleculares, comparar la informaci\u00f3n con el conocimiento ya acumulado y orientar la selecci\u00f3n inicial de candidatos vacunales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto no significa que tendremos vacunas listas en pocos d\u00edas ni que podremos acortar indiscriminadamente los estudios necesarios para demostrar su seguridad y eficacia. Significa que algunas decisiones tomadas en las etapas iniciales podr\u00e1n estar mejor fundamentadas y adoptarse en menos tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En una emergencia sanitaria, esta diferencia puede ser de gran importancia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Naturalmente, el uso creciente de estas tecnolog\u00edas tambi\u00e9n plantea problemas que no debemos subestimar. La fiabilidad de un modelo depende, en gran medida, de la calidad de los datos utilizados para desarrollarlo. La informaci\u00f3n incompleta, las poblaciones escasamente representadas y los resultados experimentales inconsistentes pueden generar predicciones err\u00f3neas, incluso cuando los sistemas inform\u00e1ticos parecen funcionar adecuadamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, debemos garantizar la transparencia, la trazabilidad, la gobernanza y la existencia de mecanismos independientes de validaci\u00f3n. No basta con que un algoritmo produzca una respuesta convincente. Es necesario comprender en qu\u00e9 condiciones puede considerarse fiable esa respuesta y reconocer los l\u00edmites de su aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La historia de la ciencia est\u00e1 llena de ejemplos de teor\u00edas elegantes que no resistieron el contraste con la realidad. La inteligencia artificial no nos har\u00e1 inmunes a este problema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lo que me parece m\u00e1s interesante de esta transformaci\u00f3n no es la posibilidad de automatizar etapas aisladas del desarrollo de vacunas. Es la perspectiva de reorganizar la propia actividad de investigaci\u00f3n, integrando m\u00e1s estrechamente la biolog\u00eda molecular, la inmunolog\u00eda, la bioinform\u00e1tica, la ciencia de datos y la experimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Podemos imaginar un entorno en el que los resultados obtenidos en el laboratorio se incorporen continuamente a los modelos computacionales, lo que permitir\u00e1 perfeccionar nuevas predicciones, seleccionar otros candidatos y orientar los experimentos siguientes. Un proceso en el que el conocimiento biol\u00f3gico y la capacidad computacional se retroalimenten, sin perder la necesaria independencia de la validaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta integraci\u00f3n todav\u00eda enfrenta importantes limitaciones t\u00e9cnicas y metodol\u00f3gicas. Sin embargo, apunta a una transformaci\u00f3n que podr\u00eda alcanzar no solo a la vacunolog\u00eda, sino tambi\u00e9n a otras \u00e1reas de la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para SINOVAC, comprender esta evoluci\u00f3n forma parte de una reflexi\u00f3n m\u00e1s amplia sobre el futuro de la investigaci\u00f3n, el desarrollo y la innovaci\u00f3n en salud. El avance de las plataformas tecnol\u00f3gicas, la biolog\u00eda molecular y las herramientas computacionales est\u00e1 modificando las condiciones en las que pueden concebirse y desarrollarse nuevos productos. La inteligencia artificial ocupar\u00e1 previsiblemente un lugar cada vez m\u00e1s importante en este proceso, aunque su incorporaci\u00f3n efectiva depender\u00e1 de la competencia cient\u00edfica, la infraestructura experimental y la capacidad de transformar predicciones en resultados verificables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A lo largo de mi trayectoria cient\u00edfica, he seguido de cerca cambios tecnol\u00f3gicos que transformaron profundamente lo que \u00e9ramos capaces de investigar. Lo que antes depend\u00eda de procedimientos largos y de una cantidad limitada de informaci\u00f3n pas\u00f3, en muchos casos, a realizarse con una profundidad y una velocidad que dif\u00edcilmente habr\u00edamos podido imaginar hace algunas d\u00e9cadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial representa otra de estas transformaciones. Quiz\u00e1 una de las m\u00e1s importantes, por la amplitud de sus aplicaciones y su capacidad para integrar conocimientos producidos en \u00e1reas muy diferentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pero la experiencia tambi\u00e9n nos ense\u00f1a a desconfiar de las soluciones que parecen demasiado simples para problemas complejos. La biolog\u00eda sigue sorprendiendo nuestras predicciones, y el desarrollo de una vacuna contin\u00faa siendo una tarea cient\u00edfica exigente, que depende del conocimiento, la experimentaci\u00f3n, el tiempo y las pruebas consistentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No tengo dudas de que la inteligencia artificial contribuir\u00e1 a cambiar la manera en que desarrollamos vacunas. Sin embargo, el alcance de este cambio depender\u00e1 menos de la capacidad de producir predicciones cada vez m\u00e1s sofisticadas y m\u00e1s de nuestra competencia para transformarlas en verdadero conocimiento cient\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al final, la pregunta decisiva seguir\u00e1 siendo la misma que siempre ha guiado la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica: \u00bfaquello que imaginamos, calculamos o predecimos encuentra confirmaci\u00f3n en la realidad?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es esa respuesta, y no la sofisticaci\u00f3n del algoritmo, la que determina el valor de un descubrimiento cient\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Dimas Covas es m\u00e9dico e investigador, profesor titular de la Facultad de Medicina de Ribeir\u00e3o Preto de la Universidad de S\u00e3o Paulo (USP), investigador en terapia celular y vacunas, exdirector del Instituto Butantan y cient\u00edfico jefe de Investigaci\u00f3n, Desarrollo e Innovaci\u00f3n de Sinovac en Brasil.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Este art\u00edculo de Dimas Covas fue destacado en el portal Futuro da Sa\u00fade. Acceda al contenido completo:<\/strong> <a href=\"https:\/\/futurodasaude.com.br\/inteligencia-artificial-e-vacinas-artigo-dimas-covas\/\">Intelig\u00eancia artificial e vacinas: uma nova maneira de fazer ci\u00eancia &#8211; por Dimas Covas &#8211; Futuro da Sa\u00fade<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Dimas Covas* Dimas Covas, cient\u00edfico jefe de Investigaci\u00f3n, Desarrollo e Innovaci\u00f3n de Sinovac.Cr\u00e9dito de la foto: Leo Ramos Chaves Durante gran parte de la historia de la medicina, el desarrollo de vacunas estuvo condicionado por una dificultad fundamental: nuestro conocimiento sobre los agentes infecciosos y su interacci\u00f3n con el organismo humano era limitado. 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