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 revelador llegó a finales de 2025, cuando GPT‑5 Pro lo ayudó a él y a su laboratorio a retomar un enigma de tres años centrado en 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 importante, en inmunología: cómo afecta la glucosa a la forma en que las células T se desarrollan y se especializan. Las células T son células inmunitarias que ayudan al organismo 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, incluidas algunas que pueden influir en el cáncer, las enfermedades autoinmunes y las infecciones. Entender qué empuja a las células T hacia una especialización u otra podría ayudar a los investigadores a comprender mejor esas enfermedades y, con el tiempo, a tratarlas mejor.

Hoy, Unutmaz —profesor en The Jackson Laboratory y la Universidad de Connecticut— afirma que la IA se ha vuelto tan central en su trabajo que no imagina hacer ciencia sin ella. «Sería como quitarte las dos manos o medio cerebro», dijo Unutmaz.

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

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

Estudios anteriores aportaban pruebas sólidas de que el metabolismo de la glucosa influía en cómo se especializan las células T. Para comprender mejor esta relación, Unutmaz y su equipo expusieron células T en una fase temprana de su desarrollo a un entorno con poca glucosa o a otro que contenía una molécula similar a la glucosa llamada desoxiglucosa. La desoxiglucosa interfiere en la capacidad de una célula para usar 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 mensajeras 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 tanto, la energía que las células T necesitaban para funcionar— estaría limitada. Pero no fue eso lo que ocurrió.

Las células T expuestas a la desoxiglucosa produjeron de forma abrumadora células implicadas en la respuesta inflamatoria del organismo. 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 solo a la falta de energía. Estaba ocurriendo algo más. Pero Unutmaz y su laboratorio no lograron averiguar qué estaba pasando, así que dejaron el experimento aparcado y pasaron a otras tareas urgentes que requerían su atención.

Entonces GPT‑5 Pro salió a finales de 2025 y Unutmaz decidió recuperar el experimento. Subió los resultados al modelo y le pidió que analizara los datos.

GPT‑5 Pro sugirió que la desoxiglucosa interfería en la construcción de una proteína llamada IL-2. Esta proteína puede impedir que las células T se conviertan en una célula de respuesta inflamatoria conocida como Th17. En esencia, la desoxiglucosa eliminaba una barrera a la capacidad de una célula T para convertirse en una célula Th17. Esa podría ser la razón por la que las células T en el entorno con poca glucosa no se convirtieron en células Th17 en cantidades ni de lejos comparables a las observadas en el entorno con desoxiglucosa.

«GPT‑5 llegó a esta conclusión realmente extraordinaria que, vista en retrospectiva, tiene todo el sentido», dijo Unutmaz. Quedaba lo bastante fuera de su propia área de especialización como para que él no viera la conexión por sí mismo, y tampoco nadie de su laboratorio.

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

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

«Ese fue el momento en que pensé: vale, estos modelos han llegado ya a un punto en el que de verdad, de verdad entienden», dijo.

Unutmaz afirmó que modelos como GPT‑5 Pro funcionan ahora más como colaboradores. Pueden agilizar las revisiones bibliográficas, 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 merece 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 merece 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, la experiencia en la materia 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 saber si la explicación mecanística 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 gestionarse 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 agentes malintencionados que busquen diseñar o utilizar armas biológicas o químicas. El Preparedness Framework de OpenAI describe nuestro enfoque para hacer un seguimiento de estos riesgos y crear salvaguardas frente a capacidades de IA que podrían causar daños graves.

Unutmaz es optimista sobre el rumbo que está tomando la IA. Dice que no se parece a nada de lo que ha venido antes: ni a internet ni a la revolución industrial. Más recientemente, Unutmaz ha experimentado con herramientas avanzadas de IA, incluidas Codex y GPT‑5.2 investigación avanzada, 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 las células T— destinados a acelerar los esfuerzos en inmunoterapia de precisión.

Unutmaz se siente afortunado de formar parte de esta época de descubrimientos. «No solo poder presenciarlo como un momento histórico, sino participar un poco en ello: me siento verdaderamente afortunado y privilegiado de poder hacerlo».