Un equipo de RTX BBN Technologies desarrolló BioBulbul, un sistema agéntico que combina modelos de lenguaje (LLM) con herramientas de planificación de biosíntesis y diseño de clústeres de genes, y lo sometió a un ejercicio de red-team para evaluar su potencial de amenaza. Con solo escribir "Sintetiza [nombre del compuesto]", el sistema es capaz de seleccionar y ejecutar herramientas de retrobiosíntesis y diseño genético, generando una hoja de cálculo con secuencias de fragmentos de ADN compatibles con el ensamblaje de Gibson. Los investigadores confirmaron que BioBulbul puede ejecutar este flujo para varias toxinas de molécula pequeña conocidas, con resultados computacionales que coinciden cualitativamente con las rutas de biosíntesis conocidas.
El sistema integra planificadores de retrobiosíntesis basados en plantillas y libres de plantillas, lo que le permite descubrir rutas no obvias que podrían constituir puntos ciegos en la detección de síntesis de ADN. Según el documento, esto podría facilitar que personas sin formación avanzada, como estudiantes de nivel medio superior o universitario con conocimientos básicos de biología, intenten diseñar e implementar rutas de biosíntesis para toxinas. No obstante, los autores identifican tres barreras técnicas actuales: la escasez de herramientas open source bien documentadas, la disponibilidad limitada de bases de datos de reacciones enzimáticas y la complejidad de muchas rutas conocidas (más de seis pasos) y de las enzimas involucradas, como las peptidil sintetasas no ribosomales. Los diseños generados no se incluyen en el manuscrito por razones de seguridad y divulgación responsable.
En corto: El estudio de RTX BBN Technologies demuestra que los sistemas agénticos basados en LLM pueden reducir las barreras de conocimiento para la biosíntesis de toxinas, aunque persisten limitaciones técnicas. Los autores recomiendan acelerar el desarrollo de mitigaciones, como la detección de secuencias en pedidos de síntesis de ADN, para prevenir amenazas futuras.