46 Reunión del Future Trends Forum: Biología Sintética

Biología Sintética

46 Reunión del Future Trends Forum: Biología Sintética

La biología sintética es la aplicación de principios de ingeniería a los sistemas vivos para crear nuevas capacidades biológicas: desde bacterias que fabrican insulinas, microorganismos que generan biocombustibles o procesos que transforman CO₂ en materiales. En otras palabras: pasar de estudiar la vida a diseñarla.

El título del Future Trends Forum  “La biología sintética se vuelve digital” apunta a una transformación clave. Algunos expertos hablan ya de biología digital para describir un campo en el que ADN, datos, inteligencia artificial, automatización y síntesis biológica empiezan a integrarse en plataformas de diseño cada vez más potentes.  La idea ayuda a explicar la convergencia entre biología y tecnologías digitales, pero conviene no llevar la analogía demasiado lejos: la biología puede diseñarse con herramientas digitales, pero sigue ocurriendo en sistemas vivos, físicos, evolutivos y difíciles de predecir.

Durante siglos, la humanidad ha usado organismos vivos sin entender del todo su funcionamiento interno: fermentamos con levaduras para producir pan, seleccionamos los cítricos para que sus frutos sean más dulces generación tras generación y domesticamos los lobos hasta que sus descendientes se convirtieron en perros dóciles. Todos estos usos tenían lugar mucho antes de saber qué era un gen. Más tarde aprendimos a leer el ADN, ese código de cuatro letras donde los seres vivos almacenan instrucciones. Hoy entramos en una etapa distinta: la vida empieza a tratarse como una plataforma tecnológica.

Como ocurrió antes con la electricidad, la química o la computación, la biología sintética busca convertir un fenómeno natural en una base tecnológica. La diferencia es que aquí la materia prima no es el silicio, el acero o el petróleo. Es la vida.

La vida como tecnología programable

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“La biología se está volviendo programable.”

Andrew Hessel

Leer, editar, escribir… y componer

La biología sintética puede entenderse a través de cuatro capacidades: leer, editar, escribir y componer.

  • Leer significa secuenciar ADN. Hoy podemos conocer la información genética de organismos con una rapidez y un coste impensables hace unas décadas.
  • Editar significa modificar ADN existente. Herramientas como CRISPR permiten cambiar, insertar o eliminar fragmentos genéticos con alta precisión. Ya se usan en investigación biomédica y empiezan a llegar a terapias y agricultura.
  • Escribir significa sintetizar ADN: fabricar nuevas secuencias y ensamblarlas en fragmentos cada vez mayores. Como explicó Andrew Hessel, cofundador y presidente en GP-write, el campo avanza hacia secuencias de millones de letras genéticas.

La cuarta capacidad es la más difícil: componer. Frances Arnold, Premio Nobel de Química y patrona de Fundación Innovación Bankinter, lo resumió así:

“Podemos leer, podemos escribir, podemos editar.

 Aquello con lo que todavía estamos lidiando es con componer.”

Una célula se parece más a una sinfonía que a una línea de código. Podemos leer la partitura, cambiar notas y escribir fragmentos nuevos. Pero todavía no sabemos componer una obra biológica completa.

Esta idea evita dos errores:

  • pensar que la biología sintética es ciencia ficción, cuando ya tiene aplicaciones reales;
  • creer que una célula se programa como un ordenador. La célula está viva, evoluciona y responde a un entorno que aún comprendemos solo en parte.

Por qué la biología es tan difícil de programar

La vida no fue diseñada desde cero. Es el resultado de miles de millones de años de evolución. Adrian Woolfson, presidente y CEO de Genyro, lo explicó con una imagen clara: la biología se parece a una ciudad antigua construida por capas. En Roma conviven restos romanos, medievales y modernos. En los organismos vivos ocurre algo parecido.

Por qué la biología es tan difícil de programar

Esa historia evolutiva complica el diseño. Un gen puede influir en varios rasgos. Una proteína puede cumplir distintas funciones. Una pequeña modificación puede generar efectos inesperados según la célula, el ambiente o el estado del organismo.

Por eso la biología sintética avanza con ambición, pero también con prudencia. Ya se exploran aplicaciones como medicamentos contra el cáncer, órganos animales modificados para trasplantes humanos, combustibles sintéticos para aviación o cultivos más resistentes a la sequía. Pero el reto sigue siendo el mismo: pasar de intervenir partes concretas a predecir cómo se comportará el sistema completo.

Como resume Woolfson, secuenciar el genoma humano nos dio un catálogo de piezas, pero no el manual completo para construir un organismo.

Qué existe hoy, qué está cambiando y qué sigue siendo futurible

La biología sintética ya forma parte de la realidad científica e industrial. Hoy existen capacidades consolidadas para leer, editar y sintetizar ADN, diseñar proteínas, modificar células y usar modelos computacionales en diseño biológico. Algunas aplicaciones ya están en medicina, industria y agricultura. Otras siguen en fase experimental.

El cambio actual está en hacer que esas intervenciones sean más predecibles. No basta con introducir una nueva función en un ser vivo. Hay que conseguir que esa función se exprese como se esperaba, sea estable y no genere efectos no deseados. Ese es uno de los grandes retos del campo: que una edición genética se traduzca de forma fiable en el resultado buscado.

La síntesis de ADN y las nuevas técnicas de ensamblaje permiten trabajar con fragmentos cada vez mayores. Pero fabricar ADN largo, preciso y funcional sigue siendo difícil. Adrian Woolfson destacó el reto de ensamblar grandes piezas de ADN con pocos errores, sobre todo cuando contienen secuencias repetitivas o complejas.

La inteligencia artificial añade velocidad al proceso. Puede ayudar a diseñar proteínas, priorizar experimentos y aprender de los resultados. Pero necesita datos biológicos de calidad y validación en sistemas vivos. Diseñar una proteína ya es difícil. Diseñar una célula completa lo es mucho más.

A partir de ahí se abre el terreno de lo aún prospectivo. Diseñar organismos complejos con funciones nuevas sigue siendo una frontera, no una capacidad dominada. Exigiría anticipar millones de interacciones, controlar la estabilidad del sistema, prever su comportamiento fuera del laboratorio y garantizar su seguridad.

Frances Arnold lo recordó con una advertencia clave: la evolución es el gran diseñador de lo vivo. Podemos trabajar con ella, acelerarla o dirigirla. Pero no podemos ignorarla.

Qué existe hoy, qué está cambiando y qué sigue siendo futurible

Construir funciones biológicas: proteínas, circuitos y células

La biología sintética aspira a hacer con los sistemas vivos lo que la ingeniería hace con cualquier otra tecnología: diseñar componentes que trabajen juntos y produzcan un resultado predecible. Para conseguirlo, es necesario entender cómo funcionan proteínas, circuitos genéticos, rutas metabólicas y células, y aprender a combinarlos de forma estable y segura.

Proteínas y enzimas: las herramientas de la vida

Las proteínas ejecutan buena parte de las funciones de la vida. Entre ellas están las enzimas, catalizadores biológicos capaces de acelerar reacciones químicas con enorme precisión.

Diseñarlas sigue siendo difícil. Luis Serrano, director y jefe de grupo del Centre for Genomic Regulation (CRG), recordó que hace apenas una década había que producir miles de variantes para encontrar una útil. La IA y las herramientas computacionales ayudan a acortar ese camino, pero muchas proteínas diseñadas aún no funcionan como se esperaba.

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“Necesitamos desarrollar herramientas de IA que no incluyan solo los parámetros fisicoquímicos de la proteína, sino también cómo esa proteína será segura en nuestro cuerpo.”

Luis Serrano

Por eso la biología sintética combina dos enfoques. El diseño racional intenta anticipar qué secuencia producirá una función. La evolución dirigida, el método por el que Frances Arnold recibió el Nobel de Química, crea variantes, las prueba y selecciona las mejores. Miguel Alcalde, Profesor de Investigación en el CSIC y fundador de EvoEnzyme, trabaja también en esta línea.

La clave está en combinar cálculo y evolución: usar la IA para buscar mejor, y la biología para validar lo que funciona.

Circuitos genéticos: instrucciones dentro de una célula

La biología también se puede utilizar para construir circuitos. En electrónica, un circuito recibe una señal, ejecuta una lógica y produce una salida. En biología, un circuito genético hace algo parecido, pero dentro de una célula.

Jim Collins, catedrático de Ingeniería y Ciencia Médica en el MIT y pionero de la biología sintética, explicó que el campo nació cuando algunos científicos empezaron a preguntarse si podían construir redes biológicas, en lugar de limitarse a estudiar las naturales.

Su grupo desarrolló uno de los primeros interruptores genéticos en E. coli: una especie de memoria básica dentro de una célula.  La idea tenía implicaciones relevantes: si una célula puede recibir información y responder, puede diseñarse para actuar bajo ciertas condiciones.

El límite está en el contexto. Un circuito que funciona en una bacteria modelo puede fallar en otro organismo. La célula no es una placa electrónica: está viva, evoluciona y responde de formas difíciles de anticipar.

Rutas metabólicas: convertir células en fábricas químicas

Otro nivel de diseño son las rutas metabólicas: cadenas de reacciones con las que una célula transforma unas moléculas en otras. La biología sintética puede rediseñarlas para fabricar compuestos útiles.

Tobias Erb, director de Bioquímica y Metabolismo Sintético en el Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, trabaja en una frontera clave: convertir CO₂ en otros materiales. La captura técnica de carbono aún es limitada, mientras que la biología captura cientos de miles de millones de toneladas de CO₂ al año. El problema es que la fotosíntesis natural convierte menos del 1% de la energía luminosa en energía química.

El grupo de Erb diseña rutas biológicas artificiales para mejorar esa eficiencia. Algunas ya muestran resultados prometedores: hasta 2 veces más eficiencia y 10 veces más velocidad que la fotosíntesis natural en entornos experimentales.

El objetivo es que células, enzimas o sistemas biológicos conviertan CO₂ en materias primas para fabricar combustibles, materiales o productos químicos de forma más sostenible. La IA y la automatización aceleran ese camino. El siguiente desafío será demostrar que estos procesos también funcionan a escala industrial.

Células como plataformas de producción

La célula puede funcionar como una pequeña fábrica biológica, pero con una diferencia clave: está viva. Crece, consume energía, se divide, muta y evoluciona.

Luis Serrano insistió en este punto: la incertidumbre forma parte de cualquier sistema vivo. El reto es lograr que la célula mantenga la función deseada durante el tiempo necesario.

Ese tiempo cambia según el uso. No es igual diseñar una célula inmunitaria para atacar un tumor, una planta resistente a la sequía o una bacteria capaz de actuar ante un vertido de petróleo.

En biología sintética, la ingeniería empieza con tres preguntas: qué función se busca, en qué entorno debe funcionar y durante cuánto tiempo.

Células como plataformas de producción

Células como chasis biológicos

En biología sintética, una célula puede actuar como “chasis”: una base sobre la que construir nuevas funciones. Puede ser una bacteria, una levadura, una célula vegetal o una célula humana modificada.

Pero una célula nunca es una estructura pasiva. Tiene metabolismo, historia evolutiva, límites energéticos y mecanismos de defensa. Por eso escribir ADN no basta. Hay que introducirlo en la célula, conseguir que funcione, mantenerlo estable y evitar efectos no deseados.

Marc Güell, director del Synbio Lab de la Universitat Pompeu Fabra, lo explicó con un ejemplo: bacterias del microbioma de la piel diseñadas como posibles plataformas terapéuticas. Podrían producir una molécula localmente para tratar un problema concreto. Incluso en un entorno accesible como la piel, el reto sigue siendo enorme: que la bacteria sea estable y se comporte de forma previsible.

Sistemas vivos que aprenden y se adaptan

La frontera más avanzada no está en crear piezas fijas, sino sistemas vivos capaces de adaptarse.

Alfonso Jaramillo, director del De Novo Synthetic Biology Lab en el Instituto I2SysBio, trabaja en células que se comunican mediante señales eléctricas y bacterias que modifican su actividad genética al recibir estímulos.

Uno de sus ejemplos más llamativos fue el de bacterias entrenadas para jugar al tres en raya. La anécdota es sorprendente, pero lo importante es el fondo: una célula puede cambiar su comportamiento sin modificar su ADN.

Esta línea aún está en investigación básica. Pero muestra hacia dónde avanza el campo: de circuitos simples a sistemas biológicos más dinámicos, capaces de responder a entornos cambiantes.

Escribir instrucciones biológicas

Editar ADN se parece a corregir una frase en un texto ya escrito. Escribir ADN implica algo más ambicioso: crear instrucciones nuevas, insertarlas en una célula y comprobar si funcionan dentro de un sistema vivo.

Marc Güell lo explicó desde una perspectiva muy aplicada: muchas terapias avanzadas necesitan “escribir mensajes específicos” dentro del genoma. Su trabajo combina herramientas tipo CRISPR con sistemas capaces de insertar genes o circuitos terapéuticos en lugares concretos.

Esta capacidad puede ser clave en terapia génica, células inmunitarias modificadas o xenotrasplantes, donde se busca hacer órganos animales más compatibles con el cuerpo humano mediante múltiples cambios genéticos.

La escritura de genomas ya empieza a tener aplicaciones en salud, investigación y biotecnología avanzada. El gran reto es escalar esa capacidad con precisión, seguridad y control.

Del gen al genoma

Un gen es una instrucción concreta. Un genoma es el conjunto completo de instrucciones de un organismo. Pasar de uno a otro cambia la escala del desafío.

Patrick Cai, catedrático de Genómica Sintética en la Universidad de Manchester, trabaja en esa frontera: rediseñar, fabricar y trasplantar cromosomas sintéticos en organismos receptores. Escribir fragmentos cada vez mayores de vida permite comprobar hasta qué punto entendemos cómo funciona.

El proyecto Sc2.0, centrado en construir un genoma sintético de levadura, muestra bien este salto. La levadura es más compleja que una bacteria, pero mucho más simple que un ser humano. Rediseñar su genoma permite reorganizarlo, simplificarlo, introducir nuevas capacidades y ver qué cambios son compatibles con la vida.

Cai subrayó además una condición clave: estos proyectos necesitan colaboración internacional, estándares y planes de diseño compartidos. La escritura de genomas empieza a parecerse menos a una hazaña artesanal y más a una disciplina organizada.

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“Estamos entrando en la era de poner a prueba nuestra comprensión de la vida intentando escribirla, pieza a pieza.”

Patrick Cai

Lo que falta para escribir vida con fiabilidad

Escribir un genoma sigue siendo mucho más difícil que escribir un programa informático. Los retos son tres:

1 – Diseñar y fabricar ADN largo, preciso y asequible;

2 – conseguir que esas instrucciones produzcan el resultado esperado;

3- y mantener ese comportamiento en células que cambian, evolucionan y responden a su entorno.

Patrick Cai lo resume con una comparación muy ilustrativa. En informática existe un compilador que permite comprobar si un programa funcionará antes de ejecutarlo. En biología todavía no existe una herramienta equivalente. Podemos escribir una secuencia de ADN, pero no predecir con fiabilidad cómo se comportará el organismo.

La razón es que el ADN es solo una parte de la ecuación. También influyen la organización del genoma, el metabolismo, el estado de la célula y el entorno en el que vive. Por eso, escribir ADN es hoy mucho más fácil que programar la vida.

Lo que falta para escribir vida con fiabilidad

Diseñar organismos: una frontera, no una realidad plena

Conviene usar con cuidado expresiones como “escribir genomas”, “programar células” o “diseñar organismos”. Son direcciones de avance, pero todavía no son capacidades plenamente dominadas.

Hoy ya podemos editar genes, sintetizar ADN, construir circuitos y modificar células. También existen organismos con decenas de cambios genéticos para aplicaciones muy concretas, como algunos programas de xenotrasplantes.

Lo que aún no podemos hacer de forma general es diseñar un organismo complejo desde cero, anticipar su comportamiento en distintos entornos y garantizar su estabilidad a largo plazo.

Ese reto marca la agenda científica del campo. Cada cromosoma sintético, cada circuito estable, cada célula modificada y cada intento fallido ayudan a entender mejor cómo se organiza la vida.

La gran aceleración: IA, datos, automatización y biofoundries

La biología sintética está acelerando por la convergencia de varias capacidades: leer ADN a gran escala, sintetizarlo, analizar datos biológicos, automatizar experimentos y usar IA para proponer nuevos diseños.

La lógica central es el ciclo DBTL: diseñar, construir, probar y aprender. Antes, cada vuelta exigía mucho trabajo manual y largos ciclos de laboratorio. Hoy, los modelos pueden sugerir diseños, las biofoundries pueden probar variantes y los datos obtenidos alimentan nuevas rondas de mejora.

IA para diseñar biología

La IA ayuda a explorar espacios biológicos enormes: proteínas, rutas metabólicas, circuitos genéticos o moléculas candidatas. Anthony Costa, director de estrategia global de Ciencias de la Vida en NVIDIA, situó esta tendencia dentro de una transición más amplia hacia una biología más programable.

Pero la utilización de la IA generativa tiene límites. En biología, los datos son más heterogéneos y difíciles de interpretar. Una secuencia genética puede decir cómo está escrita una molécula, pero no siempre qué hace ni cómo se comportará dentro de una célula.

Por eso una parte importante de la carrera actual consiste en ampliar y ordenar las bases de datos biológicos. Basecamp Research, por ejemplo, está secuenciando organismos de múltiples entornos para capturar una fracción mayor de la diversidad genética del planeta. Phil Lorenz, su director tecnológico, describió esa diversidad de la siguiente manera:

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“Lo que sabemos de la vida en la Tierra, comparado con lo que desconocemos, es como comparar cinco gotas de agua con el océano Atlántico.”

Phil Lorenz

El dato que importa: función, no solo secuencia

El cuello de botella ya no está en leer ADN, sino en saber qué función tiene una secuencia dada. Lo importante son los datos funcionales: qué produce una célula, qué actividad tiene una proteína, cómo cambia una ruta metabólica o por qué falla un diseño.

Los expertos insistieron en una condición básica para que la IA sea útil: datos de calidad, homogéneos, bien anotados y validados experimentalmente. La frontera está en pasar de acumular datos biológicos a generar datos útiles para diseñar.

Biofoundries: fábricas de experimentos

Las biofoundries son laboratorios automatizados que combinan robótica, software, biología molecular, análisis de datos y equipos científicos. Su valor está en hacer experimentos de forma más sistemática, trazable y reproducible.

La automatización no sirve solo para hacer muchas pruebas. Sirve, sobre todo, para elegir mejor qué probar. La IA propone diseños, la biofoundry los prueba, los resultados corrigen el modelo y el ciclo vuelve a empezar.

El foro mostró modelos distintos. Tong Si, desde los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen, presentó una biofoundry de gran escala apoyada por inversión pública. Min Hao Wong, desde A*STAR en Singapur, defendió un modelo más ágil, conectado con empresas. Marko Storch, director de operaciones de la Biofoundry del Imperial College de Londres, subrayó la importancia de estándares comunes para que distintas biofoundries puedan interoperar.

La conclusión es clara: una biofoundry no es solo un laboratorio con robots. Necesita talento especializado, software, protocolos, conexión con la industria y una estrategia sobre qué problemas quiere resolver.

Un caso claro: antibióticos descubiertos con IA

El trabajo de César de la Fuente, profesor asociado presidencial en la Universidad de Pensilvania y director del Grupo de Biología Computacional e Inteligencia Artificial (Machine Biology Group), muestra bien esta aceleración. Su equipo usa modelos de IA para buscar péptidos antimicrobianos, optimizarlos y probarlos en laboratorio. Algunas moléculas candidatas han avanzado hasta fases preclínicas.

El caso muestra el potencial y el límite de la IA. Puede ampliar mucho el espacio de búsqueda, pero descubrir una molécula no equivale a tener un medicamento. Después llegan el análisis de toxicidad, la estabilidad, la fabricación, los ensayos clínicos, la aprobación regulatoria y el modelo de negocio.

Industrias: dónde empieza a cambiar la economía

La biología sintética empieza a transformar sectores donde los procesos vivos ya forman parte de la cadena de valor: salud, alimentación, agricultura, química, energía o materiales. Su ritmo de adopción será distinto en cada industria. En salud puede asumir costes altos si resuelve una necesidad médica clara. En alimentación y agricultura pesan más el precio, la escala y la aceptación social. En química, energía y medio ambiente debe competir con procesos industriales muy optimizados. La pregunta clave es siempre la misma: dónde aporta una ventaja real frente a lo que ya existe.

Salud: terapias vivas, diagnósticos programables y nuevos medicamentos

La salud es uno de los terrenos más naturales para la biología sintética. El sector ya trabaja con células, genes, virus, anticuerpos, vacunas, tejidos y datos clínicos. Además, cuando existe una necesidad médica clara, puede asumir costes de desarrollo elevados.

La biología sintética aporta una idea clave: tratar células, genes y moléculas biológicas como sistemas diseñables. Esto abre la puerta a intervenciones más precisas y personalizadas.

Pero salud también es el sector donde las promesas tardan más en llegar al paciente. La ciencia puede avanzar deprisa; la clínica, la regulación, la fabricación y el reembolso tienen otros tiempos.

 

Terapias celulares y génicas

Una de las aplicaciones más claras está en las terapias celulares y génicas. En lugar de administrar una molécula química, estas terapias modifican células o instrucciones genéticas para generar un efecto terapéutico.

El ejemplo más conocido son las terapias CAR-T, donde células inmunitarias se reprograman para reconocer un tumor. También se exploran aplicaciones en enfermedades autoinmunes, enfermedades raras, trastornos hepáticos y medicina regenerativa.

Marc Güell lo explicó como la capacidad de “escribir mensajes específicos” dentro del genoma. Esto puede permitir insertar genes, añadir funciones o construir circuitos terapéuticos en lugares concretos.

Casos como Baby KJ, tratado en 2025 con una terapia CRISPR personalizada para una enfermedad ultra rara, muestran el potencial de esta medicina diseñada a medida. Sigue siendo excepcional, pero marca una dirección clara: terapias más precisas, más rápidas y adaptadas a la biología de cada paciente.

Salud: terapias vivas, diagnósticos programables y nuevos medicamentos

Sustitutos sanguíneos: una necesidad médica muy concreta

La biología sintética también puede resolver problemas muy prácticos. Uno de los ejemplos presentados en el Future Trends Forum fue el desarrollo de sustitutos sanguíneos para transfusiones de emergencia.

Muchas hemorragias graves se producen fuera del hospital, donde disponer de sangre compatible y conservada en frío resulta complicado. Allan Doctor, director científico y cofundador de KaloCyte, trabaja en un sustituto artificial de los glóbulos rojos que pueda transportarse en forma de polvo, reconstituirse en el lugar de uso y transportar oxígeno de forma segura.

Su objetivo es disponer de un producto útil en accidentes, conflictos, catástrofes o zonas remotas. El caso ilustra cómo la biología sintética también puede innovar en la infraestructura sanitaria, facilitando el almacenamiento, el transporte y la disponibilidad de tratamientos allí donde más se necesitan.

Del descubrimiento de fármacos a las medicinas de nueva generación

La biología sintética también puede mejorar el descubrimiento de medicamentos. Puede aportar modelos celulares más realistas, nuevas dianas, proteínas diseñadas, terapias de ARN y sistemas de producción más flexibles.

El reto es claro: una diana novedosa solo tiene valor si puede convertirse en un tratamiento seguro, eficaz y fabricable. En salud, el diseño biológico debe pensarse desde el principio junto con toxicología, regulación, fabricación y práctica clínica.

La búsqueda de nuevos antibióticos lo ilustra bien. El trabajo de César de la Fuente muestra cómo la IA puede identificar péptidos con actividad antimicrobiana y llevar algunos candidatos a fases preclínicas. En cáncer, la misma lógica aparece en terapias más personalizadas: leer mejor la biología del tumor, diseñar respuestas más precisas y acelerar el paso hacia tratamientos adaptados al paciente. En ambos casos, el salto decisivo está en convertir esos avances en tratamientos reales para pacientes.

Alimentación y agricultura: producir mejor en un planeta bajo presión

La alimentación y la agricultura pueden beneficiarse mucho de la biología sintética, pero son sectores difíciles de transformar. Compiten en mercados enormes, muy sensibles al precio, al sabor, a la seguridad y a la confianza.

La necesidad, sin embargo, es clara. El desafío de la alimentación sostenible pasa por producir más y mejor, con menos presión sobre suelo, agua, energía y ecosistemas. A la vez, la población mundial crece y aumenta la demanda de proteínas. Rodrigo Ledesma-Amaro, director del Centro Bezos para Proteínas Sostenibles y director del Centro de Alimentos Microbianos, lo resumió así: alimentar a más personas sin intensificar la presión sobre el planeta.

La biología sintética puede ayudar por dos vías: producir alimentos e ingredientes de otra manera, y desarrollar herramientas para una agricultura más eficiente y resiliente.

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“El reto es alimentar a más personas sin intensificar la presión sobre el planeta.”

Rodrigo Ledesma-Amaro

Proteínas alternativas y fermentación

Las proteínas alternativas vivieron una primera ola de entusiasmo que se ha enfriado. Muchas propuestas prometían sustituir carne, leche o huevo, pero chocaron con costes altos, escalado difícil y productos que no siempre el  sabor y textura que demanda el mercado.

Un alimento tiene que gustar, ser asequible y encajar en la vida cotidiana. Min Hao Wong lo resumió con claridad: en alimentación, el coste y el sabor siguen siendo decisivos.

Dentro de este campo, la fermentación aparece como una de las rutas más prometedoras a corto plazo. Puede producir biomasa, proteínas, grasas, aromas o ingredientes funcionales mediante microorganismos. Rodrigo Ledesma-Amaro la señaló como el área con mayor potencial cercano, frente a una carne cultivada todavía cara.

Algunas empresas del sector están explorando una vía menos centrada en imitar la carne y más orientada a crear alimentos con propiedades diferenciadas: mejor perfil nutricional, nuevas texturas, posibles beneficios para el microbioma o diseños adaptados a necesidades concretas.

 

La biología sintética como herramienta de seguridad alimentaria

La biología sintética también puede reforzar la seguridad alimentaria. Singapur es un buen ejemplo. La falta de suelo agrícola y la dependencia de las importaciones han llevado al país a apostar por nuevas formas de producción de alimentos. Fue el primero en aprobar la carne cultivada y ha convertido esta necesidad en una estrategia tecnológica. Como explicó Min Hao Wong, la pandemia puso de manifiesto el riesgo de depender en exceso de las cadenas globales de suministro.

Cultivos editados y protección de cultivos

En agricultura, la biología sintética combina edición genética, microorganismos beneficiosos, bioestimulantes, feromonas, sensores, IA y nuevas prácticas agronómicas. El objetivo es producir más con menos presión: menos fertilizantes, menos pesticidas de amplio espectro y menos pérdidas por sequía, salinidad, plagas o enfermedades.

Las nuevas técnicas genómicas pueden acelerar la mejora de cultivos. Pierre Larrieu, responsable de Bayer Crop Science para Iberia y Norte de África, señaló que los agricultores europeos tienen cada vez menos herramientas químicas disponibles y necesitan nuevas opciones para mantener productividad y resiliencia.

La protección de cultivos también avanza hacia soluciones más específicas. Un ejemplo son las feromonas para controlar plagas en frutales: en lugar de aplicar insecticidas de amplio espectro, se atrae al insecto diana y se reduce el impacto sobre otras especies.

Barbara Nave, líder principal de proyectos de Biotecnología Blanca en BASF, situó esta transición en un marco práctico: reducir insumos, desarrollar productos biológicos y mejorar la resistencia a sequía o salinidad. El reto está en trasladar soluciones del laboratorio al campo y lograr que funcionen en condiciones reales.

Industria y medio ambiente: fabricar con biología

La biología sintética puede cambiar la forma en que fabricamos moléculas, materiales y procesos industriales. Su promesa es usar células, enzimas o sistemas biológicos diseñados para producir lo que hoy obtenemos mediante química convencional, recursos fósiles o procesos intensivos en energía.

Sus aplicaciones van desde enzimas e ingredientes químicos hasta polímeros, biomateriales, biocombustibles o biorremediación. También abre una frontera clave para una economía net zero: utilizar CO₂, residuos o biomasa como materias primas para reducir emisiones y cerrar ciclos de materiales.

 

Biocatálisis y química verde

Una de las aplicaciones más maduras es la biocatálisis: usar enzimas para acelerar reacciones químicas con precisión y, a menudo, en condiciones más suaves que los procesos industriales convencionales.

La biología sintética permite diseñar, mejorar y producir estas enzimas a escala. Ya se aplica en detergentes, alimentación, textil, papel, cosmética, farmacia, química fina y producción de ingredientes.

Barbara Nave mostró que la biología no siempre sustituye a la química; muchas veces la complementa. Un ejemplo es la producción de insecticidas mediante fermentación y optimización química posterior.

En química verde, el criterio decisivo será industrial: reducir costes, residuos, energía o materias primas, y hacerlo a una escala competitiva.

 

Materiales, biomateriales y reciclaje

La biología sintética también puede fabricar materiales. Bacterias, hongos, levaduras o algas pueden producir polímeros, fibras, adhesivos, pigmentos o compuestos con propiedades difíciles de obtener por vías convencionales.

Las aplicaciones van desde bioplásticos, fibras textiles y cuero alternativo hasta recubrimientos o materiales vivos capaces de responder al entorno. Algunas están cerca del mercado; otras siguen en fase experimental.

También puede ayudar a reciclar materiales críticos. Odd Erik Hansen, cofundador de MicroMiner, presentó una tecnología que usa microorganismos para producir absorbentes capaces de extraer metales de baterías usadas de vehículos eléctricos. Recuperar litio, cobalto y otros materiales críticos de forma selectiva puede reducir dependencia minera y cerrar ciclos de valor.

Industria y medio ambiente: fabricar con biología

Del laboratorio a la fábrica: escalar, fabricar y competir en costes

La biología sintética suele presentarse a través de sus descubrimientos: una célula que produce una molécula nueva, una enzima mejorada, una terapia genética o un alimento fermentado. Pero el verdadero filtro llega después: fabricarlo de forma repetible, segura, estable y a un coste competitivo.

Escalar biología significa lograr que un sistema vivo siga comportándose igual cuando cambia todo a su alrededor: el volumen, la temperatura, los nutrientes, los tiempos de proceso o las exigencias regulatorias.

Una cepa puede funcionar en un tubo de ensayo y comportarse de forma distinta en un fermentador de miles de litros. Una proteína puede expresarse, pero ser difícil de purificar. Una ruta metabólica puede producir bien al principio y perder rendimiento con el tiempo.

Por eso la biomanufactura es el punto donde la biología sintética deja de ser diseño y se convierte en ingeniería industrial.

Competir en costes

Una tecnología industrial debe traducirse en valor económico. Mark Warne, CEO de ChemAI, lo explicó de forma directa: para sus clientes, lo importante no es si una empresa usa IA o tiene una gran plataforma, sino si puede reducir el coste de fabricación.

En biología sintética, ese coste depende de muchos factores: precio del sustrato, productividad de la célula, duración del proceso, volumen del fermentador, rendimiento de purificación, estabilidad del producto, consumo energético, controles de calidad y tasa de lotes fallidos.

Por eso el mercado no compra una plataforma en abstracto. Compra menor coste, mayor rendimiento, mejor calidad, tiempos más cortos o una cadena de suministro más segura.

Algunas aplicaciones avanzan antes en salud, cosmética, ingredientes especiales o enzimas de alto valor. En alimentación, materiales o química industrial, los márgenes son más estrechos y la exigencia de coste es mucho mayor.

Elegir bien el organismo y el proceso

Escalar biología exige elegir bien el chasis biológico, es decir, el organismo que servirá como sistema de producción. No todos sirven para todo. E. coli crece rápido, pero no siempre procesa proteínas complejas. Las levaduras ofrecen un buen equilibrio entre simplicidad, seguridad y capacidad productiva. Las células de mamífero permiten fabricar moléculas muy complejas, pero son más caras y exigentes.

Toni Glieder, CEO de Bisy, explicó esta lógica desde su trabajo con levaduras industriales: entre bacterias simples y células de mamífero hay un espacio intermedio muy útil para determinadas aplicaciones.

La elección del chasis condiciona rendimiento, pureza, seguridad, regulación, escalado y coste. Odd Erik Hansen advirtió de un riesgo frecuente: elegir demasiado pronto una cepa o proceso que funciona en fase inicial, pero se convierte en una limitación al escalar.

Elegir bien el organismo y el proceso

Fabricar con calidad: el caso del ADN

Fabricar biología exige volumen, calidad, pureza, rapidez y trazabilidad. En terapias celulares y génicas, esto es especialmente crítico: el ADN necesario para fabricar o modificar terapias puede convertirse en un cuello de botella.

Julen Oyarzabal, director científico (CSO) y socio en Columbus Venture Partners, explicó el problema con el ADN para terapias avanzadas. Los métodos tradicionales pueden implicar procesos largos, impurezas bacterianas y tiempos de entrega de varios meses para material de grado GMP.

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“Hoy, conseguir ADN plasmídico de grado GMP puede llevar tres o cuatro meses; nosotros podemos entregarlo en dos semanas.”

Julen Oyarzabal

Su enfoque busca producir ADN más limpio y en plazos mucho más cortos, con aplicaciones en terapias celulares y génicas, ARN, vacunas contra el cáncer o respuestas rápidas ante pandemias.

El caso muestra una idea clave: un componente intermedio puede condicionar toda una industria. Si el ADN tarda meses, la medicina personalizada pierde velocidad. Si una proteína no se purifica bien, el coste se dispara. Si una cepa no mantiene su rendimiento, la planta pierde viabilidad.

Por eso la infraestructura de fabricación -GMP, fermentación, purificación, analítica, control de calidad y documentación- es estratégica en biología sintética.

Contratos, clientes y riesgo industrial

Escalar biología implica asumir riesgos técnicos: que la cepa pierda rendimiento, que la purificación sea demasiado cara, que el proceso no sea estable o que la calidad no se mantenga lote tras lote.

Odd Erik Hansen citó el caso de Glycom para ilustrar una estrategia posible: combinar acuerdos comerciales, financiación de proyecto y capacidad industrial para pasar de escalas piloto a volúmenes mucho mayores. También mostró una lógica frecuente en biomanufactura: aceptar márgenes negativos al principio para entrar en el mercado, ganar volumen y acercarse después al coste necesario.

La lección es clara: escalar no consiste solo en producir más. Consiste en reducir incertidumbre técnica, validar el proceso y demostrar que puede repetirse con calidad, seguridad y costes controlados.

Qué hacer dentro y qué externalizar

Escalar no significa construirlo todo desde cero. En biología sintética existen CDMOs (empresas que desarrollan y fabrican productos para terceros), CROs (organizaciones que prestan servicios de investigación por contrato), biofoundries, plantas piloto compartidas y proveedores especializados que permiten avanzar con menos infraestructura propia.

Pero externalizarlo todo tiene riesgos. Toni Glieder insistió en que una empresa puede externalizar equipos, tecnologías o infraestructura, pero no el talento y el conocimiento que le permiten seguir innovando.

Ese conocimiento es el que permite ajustar procesos, diagnosticar fallos, interpretar datos, rediseñar cepas, cumplir la regulación y aprender de cada lote.

Las infraestructuras compartidas reducen barreras de entrada, pero solo aportan valor si cuentan con talento especializado, estándares comunes y conexión real con las necesidades de la industria.

Datos para escalar

La IA puede ayudar a diseñar mejores proteínas, cepas o procesos, pero el escalado necesita datos experimentales de calidad. No basta con tener datos: deben ser comparables, bien medidos y útiles para entrenar modelos.

Hacen falta datos de fermentación, productividad, metabolitos, condiciones de cultivo, fallos de lote, purificación y control de calidad. Toni Glieder señaló un problema frecuente: muchos proyectos de IA descubren tarde que no tienen los datos necesarios. Odd Erik Hansen coincidió en la importancia de combinar laboratorio y plataforma computacional.

La biología digital solo funciona si mantiene un vínculo estrecho con la biología física. Los modelos ayudan a reducir el espacio de búsqueda, pero el fermentador, la planta piloto y el producto final siguen siendo la prueba definitiva.

Datos para escalar

Del prototipo al producto

El reto industrial de la biología sintética no está en una sola fase. Recorre toda la cadena: diseño, construcción, escalado, fabricación, calidad, regulación, clientes y adopción.

Por eso conviene pensar desde el principio en el producto final: qué problema resuelve, qué coste debe alcanzar, qué rendimiento necesita, qué pureza exige, qué infraestructura requiere y quién lo usará o pagará por ello.

Julen Oyarzabal lo planteó desde una lógica clara: identificar primero las necesidades del paciente o del cliente y orientar la innovación científica a resolver problemas reales.

Esa es la diferencia entre una biología sintética prometedora y una biología sintética industrial. La primera demuestra que algo puede hacerse. La segunda demuestra que puede hacerse muchas veces, con calidad, a coste competitivo y dentro de una cadena de valor real.

Biología Sintética

“Hay que pensar desde el principio en cómo se podrá escalar al final.”

Toni Glieder

Mercado, inversión y modelos de negocio

La biología sintética avanza más rápido que algunos de sus modelos de negocio. En el laboratorio surgen nuevas capacidades, pero el mercado aplica otro filtro: qué problema resuelven, quién lo necesita, cuánto cuesta escalarlas y qué ventaja ofrecen frente a lo que ya existe.

Muchos proyectos deben traducir una posibilidad científica en una propuesta empresarial viable: vender un producto, prestar un servicio, licenciar tecnología, fabricar para terceros o asociarse con una gran compañía.

La inversión refleja esa maduración. Según SynBioBeta, la financiación de venture capital en biología sintética alcanzó los 12.200 millones de dólares en 2024, frente a 10.700 millones en 2023, tras el enfriamiento posterior al pico de 2021. El capital sigue llegando, pero de forma más selectiva.

Arturo Urrios, socio de Ysios Capital, resumió el cambio: en Europa resulta cada vez más difícil financiar una plataforma en abstracto. Los inversores piden una ruta más clara hacia producto, indicación médica o mercado.

Herramientas, plataformas y productos

En biología sintética conviven varios modelos de negocio. Algunos venden herramientas: software de diseño, síntesis de ADN, automatización, bases de datos, biofoundries o servicios de laboratorio. Otros desarrollan plataformas capaces de generar familias de productos. Un tercer grupo apuesta por productos finales: terapias, ingredientes, enzimas, materiales, cultivos, diagnósticos o soluciones ambientales.

Cada modelo tiene una lógica distinta. Las herramientas deben demostrar uso recurrente. Las plataformas pueden generar mucho valor, pero necesitan tiempo y credibilidad. Los productos tienen una historia más clara para el mercado, aunque asumen más riesgo técnico, regulatorio y comercial.

Javier García Cogorro, socio director de Columbus Venture Partners, señaló una alerta frecuente: la desconexión con el mercado. En Columbus, la evaluación empieza por ahí: demanda real, valor diferencial frente a alternativas existentes y capacidad del equipo para convertir ciencia en una solución comercializable.

Infraestructura como negocio

La biología sintética necesita infraestructura: fabricación de ADN, vectores virales, fermentación, purificación, control de calidad, biofoundries, plantas piloto, capacidad GMP, datos experimentales y talento especializado. Por eso una parte del negocio está en construir las capas que permiten a otros llegar al mercado.

El caso de Viralgen ilustra esta lógica. Columbus impulsó en San Sebastián una compañía especializada en fabricar vectores virales para terapias génicas, una capacidad crítica para llevar tratamientos avanzados del laboratorio al paciente. Su adquisición por Bayer en 2020 confirmó el interés comercial por una infraestructura capaz de combinar tecnología, talento especializado, calidad GMP y demanda internacional.

Estas empresas venden capacidad: producir, acelerar, reducir tiempos, asegurar calidad, escalar lotes o desbloquear cuellos de botella. En terapias avanzadas, ARN, vacunas personalizadas o fermentación de precisión, la infraestructura puede ser tan estratégica como el producto.

Las biofoundries también encajan en este mapa. Marko Storch explicó el modelo de Imperial College London: dar acceso temprano a capacidades automatizadas para validar experimentos, acelerar desarrollos y crear empresas con una base técnica más sólida.

Infraestructura como negocio

Financiar tecnologías que tardan en escalar

El capital riesgo ha sido clave para el crecimiento de la biología sintética, pero sus tiempos no siempre encajan con los del sector. Desarrollar una terapia, una plataforma de fabricación, un proceso de fermentación o un alimento puede exigir años, inversión sostenida y escalados costosos.

Arturo Urrios explicó una diferencia importante: un inversor corporativo puede aceptar horizontes más largos si la tecnología encaja con su estrategia industrial. Un fondo de Venture Capital suele necesitar retornos en plazos más acotados.

En biología sintética, cada fase necesita un tipo de capital distinto: ciencia temprana, validación técnica, planta piloto, fabricación, llegada al mercado y expansión industrial tienen riesgos y métricas diferentes.

El caso de KaloCyte ilustra la dificultad de abrir una nueva categoría de producto. Cuando una tecnología llega antes que su propio mercado, no existe una cadena industrial preparada, ni una demanda completamente definida, ni un sistema de pago establecido. Allan Doctor subrayó tres incertidumbres clave: coste de fabricación, precio futuro y calendario regulatorio. Esa combinación dificulta atraer inversión privada, aunque la necesidad médica sea evidente.

Biología Sintética

“Hay que enamorarse del problema, no de la tecnología.”

Odd Erik Hansen

Grandes empresas y capital público

Las grandes empresas son piezas clave en la biología sintética. Pueden actuar como clientes, socios de desarrollo, inversores, compradores de startups o canales de acceso al mercado. En farmacia, alimentación, química, agricultura o materiales, muchas startups necesitan alianzas corporativas para validar tecnología, fabricar a escala o llegar a clientes globales.

En el caso de la industria farmacéutica, la innovación externa resulta especialmente relevante, pero debe estar conectada con necesidades reales, tiempos razonables y posibilidades de desarrollo clínico. En ecosistemas como Cambridge, esa interacción se produce desde etapas tempranas mediante aceleradoras, incubadoras, escuelas de negocio, mentores corporativos y capital riesgo.

El capital público también juega un papel importante. Puede financiar investigación, apoyar infraestructuras, coinvertir o reducir riesgos en fases donde el capital privado no llega. En el foro apareció una tensión clara: la financiación pública puede ayudar a construir mercados, pero debe estar bien conectada con la lógica empresarial.

El caso de Bpifrance muestra un modelo en el que el capital público ayuda a movilizar inversión privada sin sustituirla, como destacó Javier García Cogorro.

España como destino de inversión en biología sintética

España apareció en el debate como un ecosistema con capacidad para atraer proyectos de biología sintética gracias a la combinación de talento científico, infraestructura y costes competitivos.

El caso de Viralgen ilustra bien esta oportunidad. La compañía eligió España por la disponibilidad de talento especializado, la cercanía a expertos en tecnologías virales y la capacidad para construir rápidamente una instalación orientada a clientes internacionales, según explicó Javier García Cogorro.

A esto se suma otra ventaja: España cuenta con investigadores de primer nivel y puede desarrollar ciencia de alta calidad con costes inferiores a los de Estados Unidos, como señaló Adrian Woolfson.

Talento, educación y nuevos perfiles profesionales

La biología sintética no es solo biología. En un mismo proyecto pueden convivir genética, química, ingeniería, ciencia de datos, IA, automatización, regulación, fabricación, propiedad intelectual, negocio y comunicación científica.

Eso está cambiando el mapa profesional del sector. El investigador biológico sigue siendo central, pero aparecen perfiles cada vez más híbridos: ingenieros de bioprocesos, expertos en fermentación, científicos computacionales, especialistas en datos biológicos, profesionales de calidad, perfiles regulatorios, operadores de planta y emprendedores científicos.

Perfiles híbridos para una disciplina híbrida

La convergencia entre biología, IA y automatización exige equipos capaces de hablar varios lenguajes. Los modelos y los datos deben conectarse desde el inicio con aplicaciones biológicas, clínicas o industriales, como señaló Phil Lorenz.

Esta mezcla de disciplinas cambia también la forma de trabajar. El laboratorio de César de la Fuente reúne informáticos, químicos, ingenieros, biólogos, físicos y bioquímicos. Parte de su papel, explicó, consiste en actuar como “traductor” entre formas distintas de pensar.

La formación empieza a reflejar ese cambio. La biología sintética avanza como un campo rápido y multidisciplinar, mientras muchas universidades siguen organizadas en disciplinas más estables, como apuntó Wilfried Vanhonacker. Pero ya aparecen programas que combinan biología, ingeniería, computación y emprendimiento, como el máster en Biología Sintética Integrativa de UIMP-CSIC en España o los programas especializados de Imperial College London y la Universidad de Edimburgo.

Del talento científico al talento empresarial

La calidad científica es necesaria, pero rara vez suficiente. Convertir una tecnología en empresa exige perfiles capaces de conectar ciencia, estrategia, regulación, fabricación, propiedad intelectual, financiación y relación con clientes.

Una tecnología excelente debe convertirse en una compañía financiable: con una tesis clara, una ruta hacia producto y un equipo capaz de ejecutarla, como explicó Arturo Urrios. Por eso algunos modelos se acercan al venture builder: ayudan a transformar una plataforma científica en una empresa con foco, hitos, propiedad intelectual, estrategia regulatoria y una historia comprensible para inversores y socios industriales.

La visión comercial también debe aparecer pronto. En biotecnología profunda, vender es técnico: hablar con clientes, hospitales, farmacéuticas o empresas industriales ayuda a entender si una solución es diferencial y qué barreras encontrará, como señaló Javier García Cogorro.

Los ecosistemas que conectan universidad, empresa, inversión e infraestructura facilitan esa transición. Un ejemplo ilustrativo es el BioInnovation Institute de Copenhague, citado por Odd Erik Hansen.

Del talento científico al talento empresarial

Operar, fabricar y escalar

El talento industrial tiene un peso propio. Fermentación, purificación, control de calidad, documentación, producción GMP y transferencia a planta exigen equipos diversos: investigadores, ingenieros, perfiles de Formación Profesional y técnicos especializados capaces de operar equipos, aplicar protocolos de calidad y trabajar en plantas de producción biológica.

Toni Glieder lo explicó desde la experiencia industrial: una tecnología biológica necesita equipos profesionales capaces de mantener y mejorar el sistema de producción durante años. En biomanufactura, el conocimiento está en cómo se comporta el organismo, cómo responde el proceso y cómo se conserva la calidad lote tras lote.

Biología Sintética

“Las universidades no son la única fuente de talento”

Javier García Cogorro

Comunicar una tecnología difícil

La comunicación científica también forma parte del talento necesario. La biología sintética necesita explicar qué problema resuelve, qué evidencia la sostiene, qué límites tiene y qué valor aporta frente a las alternativas existentes.

Hacia dentro, esa comunicación ayuda a que biólogos, químicos, ingenieros, científicos de datos, clínicos y perfiles industriales trabajen con un lenguaje común. Hacia fuera, permite dialogar con reguladores, inversores, clientes y ciudadanía sin confundir capacidades reales con promesas todavía abiertas.

Geopolítica de la biología sintética: soberanía, regulación y confianza

La biología sintética ha dejado de ser solo un campo científico. Cada vez forma más parte de las estrategias industriales y de seguridad de las principales economías. Su relevancia no depende únicamente de descubrir nuevos tratamientos o materiales, sino de dominar capacidades como el diseño biológico, la síntesis de ADN, la biomanufactura, los datos biológicos o la bioseguridad.

Quien controle estas capacidades tendrá más facilidad para desarrollar medicamentos, producir alimentos, fabricar materiales avanzados o responder a futuras crisis sanitarias con mayor autonomía. La biología sintética empieza a verse como una infraestructura estratégica, comparable a otras tecnologías emergentes como la inteligencia artificial o los semiconductores.

En Europa, esta dimensión ya aparece en la agenda institucional. El 16 de diciembre de 2025, la Comisión Europea presentó la propuesta de European Biotech Act, orientada a reforzar los sectores de biotecnología y biomanufactura, acelerar la llegada de innovaciones al mercado y mejorar la competitividad europea. La Comisión sitúa esta iniciativa en un sector que, en 2022, aportó 38.100 millones de euros al PIB de la UE y contribuyó a 913.160 empleos. La propuesta inicial se centra en biotecnología sanitaria e incluye medidas como sandboxes regulatorios, apoyo regulatorio para desarrolladores y mejor acceso a infraestructuras compartidas.

La Comisión Europea ha planteado además una segunda fase para biotecnología industrial y biomanufactura. En mayo de 2026 abrió una consulta para recoger evidencias sobre retos y cuellos de botella en estas áreas, con vistas a una iniciativa posterior centrada en aplicaciones industriales.

Fuera de Europa, los enfoques son distintos. China incorporó la bioeconomía a su planificación estatal durante el 14.º Plan Quinquenal, con biomedicina, agricultura, biomanufactura y bioseguridad entre sus áreas prioritarias. Estados Unidos ha tratado la biotecnología como un asunto de competitividad económica y seguridad nacional: la National Security Commission on Emerging Biotechnology publicó en abril de 2025 su informe final al Congreso, centrado en la relación entre biotecnología, defensa, cadenas de suministro, resiliencia industrial y amenazas biológicas.

Nuevas formas de gobernanza

El marco regulatorio empieza a moverse desde un enfoque centrado casi exclusivamente en el riesgo hacia modelos que incorporan también el beneficio potencial, el aprendizaje temprano y el diálogo con desarrolladores.

Este cambio resulta especialmente visible en salud, donde Medicamentos de Terapias Avanzadas (MTA) pueden beneficiarse de procedimientos regulatorios más ágiles.

La evolución forma parte de una tendencia más amplia hacia formas de gobernanza anticipatoria, según Douglas Robinson, asesor de Políticas Públicas y líder de Inteligencia Estratégica en OCDE e investigador científico principal en Tecnologías Emergentes y Políticas de Innovación en CNRS. Entre ellas aparecen herramientas como los sandboxes regulatorios, la evaluación por escenarios o el diálogo temprano entre reguladores, investigadores, empresas y otros actores implicados.

En alimentación y agricultura, los tiempos de aprobación y los criterios de evaluación influyen directamente en la velocidad con la que nuevas tecnologías llegan al mercado.

Bioseguridad

La expansión de la biología sintética ha situado la bioseguridad en el centro del debate. Cuanto mayor es la capacidad para diseñar organismos o modificar sistemas vivos, mayor atención reciben también los posibles riesgos asociados.

Los expertos distinguieron dos grandes ámbitos. El primero se refiere a la seguridad durante el desarrollo y uso de estas tecnologías: el comportamiento de los organismos diseñados, su utilización en entornos controlados y los posibles efectos no previstos sobre la salud o el medio ambiente.

El segundo tiene que ver con el uso malintencionado de la tecnología. Las mismas herramientas que permiten desarrollar nuevos medicamentos o mejorar cultivos podrían emplearse para diseñar patógenos o modificar microorganismos con fines dañinos. Andrew Hessel señaló que este riesgo resulta especialmente relevante en el caso de los virus, cuyos genomas son relativamente pequeños y pueden sintetizarse con mayor facilidad que los de organismos más complejos.

En este contexto, la bioseguridad abarca aspectos como la síntesis de ADN, la trazabilidad de materiales biológicos, la evaluación de riesgos, los sistemas de contención y la cooperación internacional en torno al uso responsable de estas tecnologías.

La formación también forma parte de este ámbito. Iniciativas como iGEM han contribuido a incorporar la bioseguridad y la reflexión ética desde las primeras etapas de la formación de nuevos investigadores.

Bioseguridad

Confianza social

La aceptación pública será uno de los factores que condicionen el desarrollo de la biología sintética, especialmente en alimentación y agricultura.

Pierre Larrieu señaló que muchas tecnologías ya forman parte del sistema alimentario, aunque a menudo se conocen poco o se comunican de forma incompleta. Douglas Robinson amplió esa idea al recordar que la confianza depende también de aspectos como la gobernanza, la transparencia, el acceso a la tecnología, la propiedad intelectual, la competencia o la capacidad de elección de los consumidores.

La experiencia de otras tecnologías muestra que la aceptación social rara vez depende solo de la evidencia científica. También influye la percepción de que las innovaciones responden a necesidades reales, se desarrollan con criterios claros de seguridad y ofrecen beneficios comprensibles para la sociedad.

Próximo informe

En un próximo informe, Fundación Innovación Bankinter publicará recomendaciones elaboradas a partir de las aportaciones de los expertos del Future Trends Forum, con foco en cómo convertir el conocimiento científico de la Biología Sintética en impacto económico y social.

Próximo informe

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