Robots de ADN explicados: El futuro de la medicina y la informática

La adopción de robots está avanzando rápidamente, impulsada por la disminución de los costos, el aumento de la demanda y la integración de la inteligencia artificial (IA).

Según las estadísticas de World Robotics 2025 sobre robots industriales, se instalaron 542,000 robots en 2024. Esto marcó la “segunda cantidad anual más alta de instalación de robots industriales en la historia, solo un 2% menor que el máximo histórico de hace dos años”, dijo Takayuki Ito, presidente de la Federación Internacional de Robótica.

Además de las plantas de fabricación, los robots también se están desplegando activamente en aeropuertos, campos agrícolas, oficinas, el ejército y el espacio exterior a medida que evolucionan de máquinas rígidas y preprogramadas a sistemas adaptativos e inteligentes.

Los robots ya no son solo brazos mecánicos; más bien, están volviéndose más inteligentes, pequeños y versátiles gracias a los avances en la ciencia de los materiales, la miniaturización y la IA.

Esto ha resultado en una transformación profunda en la medicina, donde los robots quirúrgicos permiten procedimientos minimamente invasivos con la precisión que no se había logrado antes. La microrrobótica y los sistemas bioingenieriles prometen terapias dirigidas que pueden reducir significativamente los efectos secundarios.

Incluso la idea de máquinas que operan dentro del cuerpo humano se está convirtiendo rápidamente en una realidad científica.

Entrando en la era de la robótica molecular

Un nuevo frente en la robótica es una clase emergente de máquinas microscópicas construidas a partir de ADN y diseñadas para operar dentro del cuerpo humano.

El concepto de nanotecnología de ADN se introdujo por primera vez hace varias décadas por el profesor Nadrian Seeman, ampliamente reconocido como el padre fundador del campo. Sin embargo, el progreso en el campo fue lento en los primeros años debido a los altos costos y la inmadurez de las tecnologías de síntesis de ADN.

Los avances en la síntesis química de ADN a principios del siglo XXI redujeron drásticamente los costos de producción y aceleraron el desarrollo de la nanotecnología de ADN.

Un avance importante ocurrió hace dos décadas, cuando Paul Rothemund introdujo la técnica de origami de ADN, que permitió la creación de nanoestructuras a través de la autoensambladura de ADN de abajo hacia arriba y que desde entonces se ha convertido en una de las estrategias más ampliamente adoptadas para la construcción de robots de ADN.

Estos dispositivos diminutos están construidos a partir de moléculas biológicas que pueden navegar por el cuerpo, interactuar con células y realizar tareas muy específicas. Dado que estos sistemas están construidos a partir del mismo material fundamental que recorre el cuerpo, a diferencia de los robots tradicionales, pueden operar sin problemas en entornos biológicos.

Un nuevo estudio publicado en la revista SmartBot¹ destaca lo lejos que ha llegado este campo. Demuestra el crecimiento de las máquinas de ADN desde ideas tempranas hasta sistemas más complejos, prácticos y capaces que podrían entregar medicamentos directamente a células enfermas o incluso identificar y neutralizar virus dentro del cuerpo.

Su potencial se extiende mucho más allá, abarcando el análisis de moléculas individuales, la nanofabricación a nivel atómico y sogar la construcción de dispositivos de computación y sistemas de almacenamiento de datos extremadamente pequeños.

En su revisión detallada, los investigadores de la Universidad de Pekín (PKU) explican cómo se está utilizando el ADN para crear máquinas funcionales. El mismo ADN, ácido desoxirribonucleico, que lleva información genética en casi todos los organismos vivos, se está utilizando aquí. Es un material de construcción ideal y versátil para construir robots microscópicos con geometrías complejas, dimensiones precisamente definidas y capacidades multifuncionales.

Eso se debe a la facilidad de síntesis del ADN, su capacidad para la autoensambladura precisa, su estabilidad estructural y su programabilidad. La molécula ofrece una ventaja única en la “programabilidad mecánica”, señaló el estudio. Mientras que las cadenas simples (ssADN) proporcionan flexibilidad, las secciones de doble cadena (dsADN) agregan estructura a los diseños, y juntas ofrecen una herramienta de diseño clara.

Debido a estas propiedades, junto con los avances en la nanotecnología estructural de ADN, los robots de ADN, a menudo denominados máquinas y nanorrobots de ADN, han estado evolucionando rápidamente.

Para crear estos robots diminutos, los científicos están combinando la robótica tradicional con técnicas de plegado de ADN, lo que permite el movimiento y el rendimiento de tareas con alta precisión.

Los robots de ADN aún se encuentran en etapas tempranas, aunque, y enfrentan barreras significativas. A pesar de los desafíos, el campo está avanzando a medida que los científicos aprenden a diseñar estructuras de ADN que pueden doblarse, agarrar, plegarse y moverse bajo comando.

Con eso, el trabajo subraya un futuro en el que estas máquinas biológicas programables pueden servir como herramientas de precisión para el diagnóstico, el tratamiento y la prevención de enfermedades, potencialmente transformando la medicina en su núcleo.

“Los robots del mañana no estarán hechos solo de metal y plástico”, señaló el equipo de investigación. “Serán biológicos, programables e inteligentes. Serán las herramientas que nos permitirán finalmente dominar el mundo molecular”.

Superando el desafío del movimiento molecular

Para construir máquinas moleculares, los investigadores han estado explorando el ADN durante mucho tiempo, explorando cómo se puede ingenierizar en máquinas que funcionen.

Los diseños de los dispositivos de ADN tempranos eran muy simples; podían abrir y cerrar o moverse a lo largo de una pista. Aunque eran simples, demostraron que el movimiento a nivel molecular era posible.

Ahora, los científicos están yendo más allá con enfoques de diseño creativos, incluyendo la incorporación de componentes flexibles, la construcción de articulaciones de ADN firmes para la estabilidad y el uso de métodos de plegado inspirados en el origami.

En el origami de ADN, las cadenas largas se pliegan en formas complejas. Los investigadores utilizan cientos de cadenas más pequeñas para guiar una sola en formas detalladas como cajas, jaulas y engranajes. Mientras que algunos diseños pueden tener miles de componentes, otros pueden actuar como interruptores pequeños, caminantes o ganchos.

Así, los investigadores están aplicando principios de la robótica tradicional a gran escala en la escala nanométrica, lo que permite que los sistemas basados en ADN realicen tareas controladas y repetibles.

Pero convertir el ADN en máquinas requiere no solo estructura, sino también movimiento, y el tamaño extremadamente pequeño de estos robots de ADN plantea un desafío importante para guiar su movimiento en el entorno molecular caótico y en constante cambio.

Para controlar cómo se mueven estas máquinas, los científicos han desarrollado sistemas que permiten que estas máquinas se comporten de manera predecible. Esto incluye reacciones bioquímicas y señales físicas como el calor, la luz, los campos magnéticos y los campos eléctricos.

Cuando se trata de control bioquímico, el método que los investigadores están utilizando es el desplazamiento de la cadena de ADN, un proceso que permite la programación precisa del movimiento con la ayuda de secuencias de “combustible” y “estructura” de ADN. Aquí, una cadena expulsa a otra de su posición, actuando como un interruptor molecular que puede desencadenar un movimiento establecido.

Sin embargo, cada método conlleva compensaciones, lo que requiere que los científicos equilibren la precisión con la velocidad.

Por ejemplo, el control químico proporciona precisión y versatilidad pero produce moléculas de desecho y requiere una amplia exploración experimental. Mientras que las señales físicas externas actúan rápidamente, afectan a los sistemas circundantes. Mueven estructuras enteras pero luchan por permitir el control de articulaciones independientes.

Al combinar estas estrategias, los científicos proporcionan una herramienta para ajustar con gran precisión el comportamiento de las máquinas de ADN.

En cuanto a la aplicación de estas máquinas microscópicas, el estudio señala que van mucho más allá del laboratorio.

Para empezar, los robots de ADN pueden ser de gran ayuda en la medicina de precisión, donde pueden actuar como “nano cirujanos” dentro del cuerpo, identificando células enfermas y entregando terapias a esas células.

En un ejemplo de robot de ADN, se capturó el SARS-CoV-2 de la saliva en media hora utilizando cuatro dedos flexibles, y funcionó tan bien como las pruebas de laboratorio convencionales. En otro caso, el robot transportó un medicamento coagulante a los vasos sanguíneos de los tumores en ratones y lo entregó solo cuando llegó al objetivo, demostrando su potencial como un sistema de entrega de medicamentos autónomo.

Los robots de ADN también pueden servir como plantillas programables para organizar materiales, lo que permite dispositivos ópticos moleculares, dispositivos de computación y sistemas de almacenamiento de datos ultra densos más eficientes que la tecnología actual.

Los guías de ADN, las nanopartículas y las fuentes de luz ya se han organizado en patrones ordenados. En experimentos relacionados, los investigadores también han impreso marcas químicas en ADN sintético y codificado imágenes sin escribir cada base de nuevo.

Así, las posibilidades con estas máquinas de ADN son simplemente destacadas.

Pero, por supuesto, todo esto aún se encuentra en etapas experimentales tempranas. A medida que siguen estando lejos de aplicaciones prácticas y del mundo real, estos robots de ADN se entienden mejor como conceptos de prueba.

De hecho, hacer que estas máquinas sean realidad enfrenta varios desafíos. La escala es uno de los problemas.

Cuando nos movemos de sistemas a gran escala a la escala nanométrica (∼100 nm, alrededor de 1/500 a 1/1000 del ancho de un cabello humano), el control preciso de estas máquinas se vuelve difícil debido al movimiento browniano, que es el pequeño movimiento aleatorio de las nanopartículas, y las fluctuaciones térmicas.

El estudio señaló:

“Aunque la robótica a escala macroscópica ofrece marcos conceptuales y analíticos valiosos, traducir sus principios a la escala molecular y nanométrica exige una redefinición profunda del diseño mecánico y el control del movimiento bajo restricciones estocásticas, termodinámicas y bioquímicas”.

Es por eso que muchos diseños de robots de ADN existentes son simples y operan en aislamiento. Su utilidad en entornos complejos del mundo real también es limitada.

Pero los sistemas futuros necesitan ser escalables, reconfigurables y funcionalmente integrados, lo que depende de la adopción de modularidad avanzada y la traducción de principios mecánicos de macroescala al nivel molecular.

Luego está el asunto de las brechas de conocimiento. Incluso hoy en día, los investigadores carecen de información detallada y comprensión de las propiedades mecánicas de las estructuras de ADN. Las herramientas de modelado y simulación computacional para predecir cómo se comportan estas estructuras a escalas microscópicas aún no están completamente desarrolladas.

La fabricación presenta otro obstáculo. Producir máquinas de ADN idénticas a escala es necesario para sus aplicaciones en el mundo real, pero requiere métodos rentables, de alto rendimiento y confiables que siguen siendo difíciles de lograr.

Superar todas estas barreras, el estudio dice, requiere colaboración entre disciplinas: ingeniería mecánica, ciencias de la computación, medicina, química y biología.

Más específicamente, los científicos proponen soluciones como avanzar en los métodos de biofabricación, crear bibliotecas de “partes” de ADN estandarizadas y utilizar IA para mejorar el diseño y la simulación.

El aprendizaje profundo y los LLM, según el estudio, presentan “oportunidades transformadoras para avanzar en el diseño y el análisis de las máquinas de ADN” así como en la simulación y el análisis de dinámica. La tecnología puede descubrir patrones estructurales a partir de grandes conjuntos de datos, predecir caminos de plegado, optimizar configuraciones de secuencia y automatizar la evaluación del diseño, acelerando significativamente el ciclo de innovación.

El progreso en estas áreas ayudará a escalar los robots de ADN y a integrarlos en aplicaciones prácticas en ciencia, atención médica, fabricación y más allá.

Invertir en tecnología de robótica de ADN

En el mundo de la robótica médica, Illumina, Inc. (ILMN ) se destaca por su experiencia central en tecnologías de ADN y su posición sólida en la medicina impulsada por la genómica. Aunque la empresa no está construyendo robots de ADN ella misma, es una gran habilitadora del ecosistema completo que hace posible estas innovaciones.

Un líder global en secuenciación de ADN, la empresa proporciona las herramientas fundamentales que permiten la investigación en sistemas basados en ADN, incluyendo la nanotecnología y la robótica de ADN. También está profundamente arraigada en el cambio hacia la medicina personalizada y molecular.

Los productos de la empresa se utilizan en investigación y clínica, así como en oncología, ciencias de la vida, salud reproductiva, agricultura y otros segmentos. En cuanto a sus clientes, incluyen instituciones académicas, centros de investigación genómica, hospitales, laboratorios gubernamentales, laboratorios de diagnóstico molecular comerciales, empresas de biotecnología, farmacéuticas y empresas de genómica de consumidores.

El objetivo de Illumina es mejorar la salud humana desbloqueando el poder del genoma.

Hace solo un mes, Illumina anunció una colaboración estratégica con Veritas Genetics para llevar la secuenciación del genoma completo a la atención médica diaria a través de los sistemas de seguros.

Esta colaboración apoya un ecosistema de datos integrado para avanzar en la investigación, el descubrimiento de fármacos y la optimización de ensayos clínicos. Más importante aún, marca un cambio de tratar enfermedades a predecirlas y prevenirlas utilizando datos genéticos.

“La genómica está moviéndose cada vez más hacia la atención médica, desde el diagnóstico de enfermedades hasta ayudar a prevenirlas”, dijo Rami Mehio, gerente general, BioInsight en Illumina. “Al combinar la secuenciación y la informática de Illumina con el informe de pacientes listo de Veritas, esta colaboración representa un paso importante hacia la realización de la genómica preventiva, haciéndola accesible, integrada y parte de la atención médica diaria”.

Un par de meses antes de eso, Illumina presentó el Atlas de mil millones de células, el conjunto de datos genómicos más grande del mundo, que podría hacer que los robots de ADN sean prácticos y programables.

Este conjunto de datos masivo cartografía cómo responden miles de millones de células a los cambios genéticos, construido utilizando CRISPR y secuenciación. La primera parte del programa de la empresa para construir un atlas de 5 mil millones de células en tres años, que se convertirá en “el mapa más completo de la biología de la enfermedad humana hasta la fecha”, está diseñado para entrenar modelos de IA y acelerar el descubrimiento de fármacos en colaboración con Merck, AstraZeneca y Eli Lilly and Company.

“Creemos que el atlas de células es un desarrollo clave que nos permitirá escalar significativamente la IA para el descubrimiento de fármacos”, dijo el CEO de Illumina, Jacob Thaysen. “Estamos construyendo un recurso sin precedentes para entrenar la próxima generación de modelos de IA para la medicina de precisión y la identificación de objetivos de fármacos, lo que en última instancia nos ayudará a cartografiar las vías biológicas detrás de algunas de las enfermedades más devastadoras del mundo”.

En medio de estos avances, las acciones de Illumina, con una capitalización de mercado de $19.5 mil millones, se negocian a $127.74, un aumento del 74% en el último año. Su EPS (TTM) es 5.48, y su P/E (TTM) es 23.32.

En cuanto a la fortaleza financiera de Illumina, para el cuarto trimestre de 2025, la empresa informó $1.16 mil millones en ingresos, un aumento del 5% con respecto al 4T24. Su margen de operación GAAP fue del 17.4%, y su margen de operación no GAAP fue del 23.7%, mientras que el EPS diluido GAAP fue de $2.16 y el EPS diluido no GAAP fue de $1.35.

Durante este período, los gastos de capital fueron de $54 millones, mientras que el flujo de caja de operaciones fue de $321 millones. Al final del año, la empresa tenía $1.63 mil millones en efectivo, equivalentes de efectivo y inversiones a corto plazo.

Para el año fiscal completo de 2025, Illumina registró un ingreso de $4.34 mil millones. Mientras que su margen de operación GAAP fue del 18.6%, su margen de operación no GAAP fue del 23.1%, su EPS diluido GAAP fue de $5.45, y su EPS diluido no GAAP fue de $4.84.

Los gastos de capital del año pasado ascendieron a $148 millones, mientras que el flujo de caja de operaciones fue de $1.1 mil millones, y el flujo de caja libre fue de $931 millones.

Hablando de un “fuerte final de 2025”, Thaysen dijo que esto marca “un regreso al crecimiento a través de la ejecución disciplinada de nuestra estrategia”, con impulso construido en la segunda mitad del año pasado, especialmente con la creciente adopción de pruebas basadas en NGS en mercados clínicos.

Cabe destacar que Illumina hizo progreso en China, con una prohibición de exportación de sus secuenciadores levantada. Sin embargo, sigue en la Lista de Entidades No Confiables (UEL), lo que requiere aprobaciones para la compra de instrumentos.

Para el año en curso, Illumina espera un aumento del 4% al 6% en los ingresos a $4.5 mil millones y $4.6 mil millones. El crecimiento incluye un beneficio del 1.5% al 2% de la reciente adquisición de SomaLogic, que amplía el portfolio de multiómica de la empresa y fortalece su posición en proteómica habilitada por NGS.

Últimas noticias y desarrollos de Illumina, Inc. (ILMN)

Conclusión

Los robots han estado redefiniendo lo que las máquinas pueden lograr. Han estado mejorando la productividad, la seguridad y el descubrimiento en varios dominios. Desde la automatización industrial hasta la exploración planetaria, la continua evolución de los robots destaca una tendencia más amplia hacia sistemas más capaces que se integran más profundamente en nuestras vidas.

En la medicina, el surgimiento de robots biológicamente compatibles como los sistemas basados en ADN está permitiendo una precisión sin precedentes en la entrega de medicamentos y la orientación de virus.

Más importante aún, estos sistemas prometen no solo tratamientos más precisos y mejores resultados para los pacientes, sino también una nueva forma de estudiar procesos a nivel molecular y de construir dispositivos más pequeños y poderosos a través de la ensambladura guiada por ADN.

Aunque los desafíos significativos en escalabilidad, estabilidad y seguridad a largo plazo deben abordarse antes de que estas tecnologías puedan pasar de la investigación de laboratorio a la práctica clínica, los beneficios potenciales son significativos. Y a medida que la robótica continúa reduciendo su tamaño y expandiendo su capacidad, puede proporcionar un futuro donde la medicina se ejecuta inteligentemente desde dentro.

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Referencias

1. Xu, N., Zhang, X., Liu, Y., Wang, C., Li, J., Chen, Z., Zhao, H., Sun, K., Zhou, Q., Yang, F., Wu, T., Guo, S., Li, Y., Huang, J., Deng, D. & Bao, X. Designer DNA-based machines. SmartBot (2026). https://doi.org/10.1002/smb2.70029