Omnii Defense busca identificar patógenos naturales o creados con IA desde una laptop y un secuenciador USB, incluso sin internet.
Una startup de San Francisco presentó Omnii Defense, un modelo de inteligencia artificial diseñado para detectar patógenos naturales y creados mediante IA usando una laptop y un secuenciador genético USB, incluso sin conexión a internet.
La empresa, Radical Numerics, anunció el sistema a mediados de la semana y lo plantea como una herramienta para investigadores sobre el terreno y para especialistas en salud pública que necesitan trabajar con conexiones irregulares.
Un modelo que mira más allá del ADN
Radical Numerics sostiene que Omnii Defense puede hacer múltiples predicciones sobre una secuencia biológica: si es patógena, si fue generada por IA y a qué grupo taxonómico se asemeja más. También le asigna a cada genoma una “puntuación de amenaza” entre cero y uno, basada en la probabilidad de que no sea natural y en predicciones funcionales.
La compañía enmarca su propuesta como una respuesta a los riesgos que, según advertencias de algunos laboratorios de IA de vanguardia, podrían surgir si esta tecnología facilitara el desarrollo de armas biológicas peligrosas. Eric Nguyen, cofundador y director ejecutivo de Radical Numerics, dijo que espera una carrera armamentística en biodefensa parecida a la de la ciberseguridad.
Nguyen y sus cofundadores trabajaron en Evo y Evo-2, modelos base de ADN de código abierto desarrollados durante su investigación doctoral en la Universidad de Stanford. Fundaron Radical Numerics en 2025.
Pruebas, dudas y acceso limitado
La empresa dice haber desarrollado antes Omnii, un modelo de lenguaje genómico basado en información biológica más allá del ADN, como el ARN, las proteínas y las señales epigenéticas. En octubre, Radical afirmó que usó Omnii para crear bacteriófagos a medida dirigidos contra una cepa de E. coli resistente a los medicamentos y que ese cóctel se utilizó para tratar a un paciente con permiso especial de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos.
Sin embargo, la colaboración con otra startup biotecnológica de IA no fue revelada en el comunicado de entonces, y eso llevó al genetista de Harvard George Church a renunciar a su cargo como asesor de Radical la semana pasada.
La empresa afirma que, en un experimento, eliminó el virus de Bundibugyo de los datos de entrenamiento y aun así el modelo siguió detectando señales de riesgo: marcó el 33% de las secuencias como patógenas cuando solo se había retirado la especie, y el 22% incluso después de borrar todo el género. Según la compañía, las herramientas que no se basan en IA apenas señalaron riesgo potencial.
Christine Parthemore, directora de biodefensa de Radical Numerics, calificó el sistema como un “cambio radical”. Bronwyn MacInnis, del Broad Institute del MIT y Harvard, dijo que competir con la IA en este terreno sería un uso sensato, aunque advirtió que detectar una señal está todavía lejos de determinar si un patógeno representa una amenaza real.
Por ahora, el acceso a Omnii Defense está restringido a probadores externos previamente seleccionados, mientras la empresa trabaja con laboratorios nacionales, organismos gubernamentales y evaluadores independientes para medir su rendimiento.
La apuesta de Radical Numerics
La promesa de la startup es que un modelo entrenado para reconocer patrones biológicos podría detectar similitudes incluso cuando cambie la composición genética de una secuencia, algo que los sistemas tradicionales basados en coincidencias exactas no siempre logran. Radical Numerics intenta posicionar esa diferencia como su ventaja principal frente a herramientas anteriores de biodefensa.
Contenido redactado con asistencia de un LLM.
