Cómo GPT‑5 ayudó al inmunólogo Derya Unutmaz a resolver un misterio de 3 años

El médico e inmunólogo Derya Unutmaz lleva años interesado en la inteligencia artificial. Pero su momento de “¡ajá!” llegó a finales de 2025, cuando GPT‑5 Pro lo ayudó a él y a su laboratorio a retomar un enigma de tres años sobre un tipo especial de célula inmunitaria que ayuda al cuerpo humano a combatir el cáncer y otras enfermedades.

El misterio giraba en torno a una pregunta básica pero trascendente en inmunología: ¿cómo afecta la glucosa la forma en que las células T se desarrollan y se especializan? Las células T son células inmunitarias que ayudan al cuerpo a combatir virus, destruir células cancerosas, responder a algunas bacterias y parásitos, y distinguir las células sanas de las amenazas. A medida que se desarrollan, asumen distintas funciones, incluidos roles que pueden influir en el cáncer, las enfermedades autoinmunes y las infecciones. Entender qué impulsa a las células T hacia una u otra especialización podría ayudar a los investigadores a comprender mejor esas enfermedades y, con el tiempo, tratarlas mejor.

Hoy, Unutmaz —profesor en The Jackson Laboratory y en la Universidad de Connecticut— dice que la IA se ha vuelto tan central en su trabajo que no puede imaginar hacer ciencia sin ella. “Sería como si te quitaran las dos manos o la mitad del cerebro”, dijo Unutmaz.

El enigma comenzó en 2022, cuando Unutmaz realizó un experimento para entender cómo un tipo de azúcar llamado glucosa afectaba el desarrollo de las células T. Las células usan la glucosa como fuente de energía, pero también para construir proteínas y cumplir otras funciones.

Los resultados del experimento de Unutmaz podrían tener implicaciones para enfermedades como el cáncer, las enfermedades autoinmunes y las infecciones. Pero en ese momento, Unutmaz y su laboratorio no lograban entender lo que estaban observando.

Estudios anteriores aportaban pruebas sólidas de que el metabolismo de la glucosa influía en la forma en que se especializan las células T. Para comprender mejor esta relación, Unutmaz y su equipo expusieron células T en una etapa temprana de su desarrollo a un entorno con poca glucosa o a uno que contenía una molécula similar a la glucosa llamada desoxiglucosa. La desoxiglucosa interfiere con la capacidad de una célula para usar la glucosa, lo que altera la producción de energía y la construcción de proteínas. Las proteínas son importantes porque coordinan la actividad dentro de una célula y actúan como mensajeros que envían y reciben información fuera de ella.

El equipo esperaba que las dos condiciones produjeran resultados similares. En ambos casos, la glucosa —y, por lo tanto, la energía que las células T necesitaban para funcionar— estaría limitada. Pero eso no fue lo que ocurrió.

Las células T expuestas a la desoxiglucosa produjeron de forma abrumadora células involucradas en la respuesta inflamatoria del cuerpo. Algunas de las células T expuestas a bajas concentraciones de glucosa se especializaron como células de respuesta inflamatoria, pero no en las cantidades observadas con la desoxiglucosa. Los efectos de la exposición temprana a la desoxiglucosa persistieron incluso cuando los investigadores retiraron la molécula similar a la glucosa.

Esta diferencia no podía atribuirse únicamente a la falta de energía. Había algo más en juego. Pero Unutmaz y su laboratorio no pudieron descifrar qué estaba ocurriendo, así que dejaron el experimento en pausa y pasaron a otras tareas urgentes que requerían su atención.

Luego GPT‑5 Pro salió a finales de 2025, y Unutmaz decidió retomar el experimento. Cargó los resultados en el modelo y le pidió que analizara los datos.

GPT‑5 Pro sugirió que la desoxiglucosa interfería con la construcción de una proteína llamada IL-2. Esta proteína puede evitar que las células T se conviertan en una célula de respuesta inflamatoria conocida como Th17. En esencia, la desoxiglucosa eliminó una barrera que impedía a una célula T convertirse en una célula Th17. Esa es una posible razón por la que las células T en el entorno con poca glucosa no se convirtieron en células Th17 en cantidades ni remotamente cercanas a las observadas en el entorno con desoxiglucosa.

“GPT‑5 llegó a esta idea realmente notable que, en retrospectiva, tiene todo el sentido”, dijo Unutmaz. Estaba apenas lo bastante fuera de su propia área de especialidad como para que él no viera la conexión por sí mismo, y nadie en su laboratorio tampoco.

Unutmaz decidió entonces comprobar si GPT‑5 podía predecir el resultado de un experimento. El inmunólogo comenzó con uno que ya había realizado en una célula T que ataca un tipo de linfoma. Su experimento mostró que estas células T en particular, llamadas CD8+, tenían una mayor capacidad para destruir las células de linfoma.

Cuando Unutmaz le pidió a GPT‑5 Pro que simulara el mismo experimento, predijo correctamente el aumento en la capacidad de las células CD8+ para destruir células de linfoma. El modelo no podía haber obtenido los resultados de internet porque Unutmaz aún no los había publicado.

“Ese fue el momento en que sentí: bueno, estos modelos han llegado ya a un punto en el que realmente entienden de verdad”, dijo.

Unutmaz dijo que modelos como GPT‑5 Pro ahora funcionan más como colaboradores. Pueden agilizar las revisiones de literatura científica, procesar cientos de nuevos artículos académicos publicados cada semana y ayudar a los científicos a identificar preguntas que siguen sin respuesta. También pueden ayudar a los investigadores a afinar sus hipótesis, reduciendo el tiempo necesario para identificar los experimentos que más vale la pena realizar.

“La cantidad de cosas que puedes hacer para abordar tu hipótesis es enorme”, dijo Unutmaz. “Tienes innumerables enfoques y no sabes cuál será la mejor estrategia”. Por eso usa GPT‑5 Pro para simular experimentos y predecir resultados, con el fin de acotar qué experimentos vale la pena repetir en el laboratorio. Esto puede ahorrar a los investigadores semanas, meses e incluso años de trabajo, y acelerar drásticamente el campo de la biología.

Aun así, el conocimiento experto del tema sigue siendo clave. La IA puede generar una idea, pero las personas aún deben evaluar su importancia y plausibilidad. Por ejemplo, alguien sin la experiencia de Unutmaz no habría podido determinar si el hallazgo mecanístico que GPT‑5 Pro señaló en sus experimentos con células inmunitarias era importante o no.

La capacidad de generar ideas y acelerar el trabajo es la razón por la que estas capacidades deben manejarse de forma responsable. La IA podría ayudar a los investigadores a avanzar más rápido en biología y medicina, pero esas capacidades también podrían reducir las barreras para usos indebidos, incluso por parte de actores malintencionados que busquen diseñar o usar armas biológicas o químicas. El Preparedness Framework de OpenAI describe nuestro enfoque para monitorear estos riesgos y crear salvaguardas frente a capacidades de IA que podrían causar daños graves.

Unutmaz es optimista sobre el rumbo de la IA. Dice que no se parece a nada de lo que vino antes: ni internet ni la revolución industrial. Más recientemente, Unutmaz ha experimentado con herramientas avanzadas de IA, incluidas Codex y GPT‑5.2 investigación profunda, para ayudar a compilar conjuntos de datos a gran escala sobre mutaciones del cáncer y generar materiales de investigación —incluido un extenso borrador de libro de texto centrado en células T— destinados a acelerar los esfuerzos en inmunoterapia de precisión.

Unutmaz se siente afortunado de ser parte de esta época de descubrimiento. “No solo poder presenciarlo históricamente, sino participar un poco en ello: me siento realmente afortunado y privilegiado de poder hacerlo”.