En enero de 2025 se publicó un trabajo técnico que ha generado interés y cautela: “Pesti-Gen: Unleashing
a Generative Molecule Approach for Toxicity-Aware Pesticide Design” (T. Kim et al., arXiv). El
modelo , bautizado Pesti-Gen, utiliza redes generativas (variational auto-encoders en inglés) para
proponer moléculas candidatas optimizadas por múltiples criterios: eficacia contra la plaga objetivo,
baja toxicidad para fauna acuática y ganado, y menor persistencia en suelo y agua.

La propuesta técnica es elegante: una primera fase de pre-entrenamiento captura el lenguaje químico de
miles de moléculas; luego una etapa de ajuste incorpora métricas toxicológicas y restricciones ambientales. El resultado son candidatos moleculares que, en simulaciones, muestran perfiles de menor riesgo para polinizadores, peces y mamíferos que muchos pesticidas convencionales. Herramientas como Pesti-Gen podrían acelerar la identificación de compuestos “con menor huella ambiental”.

Pero antes de celebrar, hay advertencias importantes. El diseño computacional no sustituye la evaluación
experimental: toxicidad en modelos in-silico no es igual a seguridad real. Pruebas en laboratorio,
ensayos de ecotoxicidad y evaluaciones a largo plazo son imprescindibles. Además, existe el riesgo ético
de que una “solución más segura” facilite el uso generalizado de pesticidas, desplazando en algunos casos la discusión sobre si la alternativa real debería ser reducir el uso mediante prácticas agroecológicas.

Desde la industria y la comunidad científica se ve la herramienta con interés: acelerar el pipeline de descubrimiento puede reducir tiempo y costos, y orientar laboratorios hacia candidatos prometedores. Pero reguladores y organizaciones ambientales piden cautela: la verdadera innovación ambiental no es solo diseñar moléculas menos dañinas, sino repensar las estrategias de manejo integrado de plagas (MIP), la rotación, el manejo biológico y la resiliencia del agro.

Pesti-Gen es un ejemplo de cómo la inteligencia articial puede contribuir a la sostenibilidad, siempre
que vaya acompañada de ética, pruebas rigurosas y políticas que promuevan alternativas al uso indiscriminado de agroquímicos. En la práctica, su valor real dependerá de la cadena que vaya desde la molécula generada hasta la evaluación, regulación y, sobre todo, las decisiones de campo que orienten su uso.

Fuentes

• T. Kim et al. — “Pesti-Gen: Unleashing a Generative Molecule Approach for Toxicity-Aware Pesticide
  Design” (arXiv, 2025); resumen y análisis en Sustive / Moonlight; revisión sobre IA en diseño de compuestos.
  (arXiv) (ResearchGate)