Resumen: Presentamos OrigamiGen, un marco automatizado para el diseño y la optimización de estructuras de origami de ADN que integra un algoritmo genético híbrido con simulaciones de dinámica molecular. Este enfoque automatiza la exploración de un espacio de diseño mucho más amplio que los métodos manuales, buscando maximizar propiedades objetivo como rigidez, estabilidad y fidelidad de forma a través de generación iterativa de candidatos, simulación y selección.

Metodología: el diseño se codifica como un genotipo formado por un vector de parámetros ajustables que condicionan el plegamiento del andamiaje. Parámetros clave incluyen Strut Length S, Angle A, Strand Density D y Base Pairing Position Displacement B. Un algoritmo genético opera sobre una población de diseños mediante selección por torneo, cruce de un punto y mutación adaptativa cuyo ritmo se ajusta según la diversidad poblacional. Cada candidato es validado por simulaciones MD con Gromacs usando un campo de fuerza Amber adaptado a ADN, agua explícita TIP3P, equilibración NVT y NPT de 100 ps y una corrida de producción NPT de 200 ps para extracción de métricas.

Métricas y evaluación: la rigidez R se evalúa mediante RMSD entre la geometría inicial y la trayectoria de producción, la estabilidad S se cuantifica por cambios topológicos observados como desprendimientos de hebras o roturas de pares de bases, y la similitud de forma SS se mide mediante Dynamic Time Warping entre series temporales de posiciones atómicas y la forma objetivo. Las métricas normalizadas se combinan en una función de fitness Fitness = w1 * (1/R) + w2 * S + w3 * SS, con pesos w1, w2 y w3 aprendidos dinámicamente por el GA para priorizar las propiedades deseadas.

Diseño experimental: para validar OrigamiGen se diseñó un brazo nanorobótico capaz de contener y liberar una carga, usando un conjunto de 10 000 diseños generados aleatoriamente como entrenamiento y un clúster HPC con 48 núcleos y 192 GB de RAM para las simulaciones. La validación se realizó con parámetros fuera del conjunto de entrenamiento para evitar sobreajuste.

Resultados: OrigamiGen produjo de forma consistente estructuras con mejor desempeño frente a diseños manuales. RMSD promedio mejoró de 1.5 nm en diseños manuales a 0.8 nm con OrigamiGen, la estabilidad medida por número de desprendimientos se duplicó y la similitud de forma por DTW mostró una mejora aproximada del 10% respecto a diseños aleatorios. El GA adaptativo convergió a pesos aproximados w1 = 0.5, w2 = 0.3 y w3 = 0.2, resaltando la importancia relativa de rigidez y estabilidad.

Escalabilidad y futuro: la solución es escalable mediante paralelización de simulaciones, aceleración por GPU y la incorporación de modelos de machine learning que actúan como sustitutos de las MD para acelerar la evaluación con alta precisión. En el corto plazo se espera extender a estructuras mayores, a medio plazo integrar en plataformas comerciales y a largo plazo explorar síntesis y validación autónomas.

Impacto comercial: OrigamiGen reduce drásticamente la dependencia de ajuste manual y acelera el prototipado de nanostructuras para aplicaciones en entrega de fármacos, biosensores y electrónica a escala nanométrica. La capacidad de automatizar y escalar la exploración de diseños abre oportunidades comerciales significativas y potencial de mercado en los próximos años.

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Conclusión: el enfoque híbrido de algoritmo genético y dinámica molecular habilita un diseño autónomo, reproducible y escalable de estructuras de origami de ADN. OrigamiGen demuestra cómo la combinación de optimización evolutiva y validación física por simulación permite descubrir diseños superiores con menor intervención humana, mientras que Q2BSTUDIO aporta la experiencia en software, IA, ciberseguridad y cloud necesaria para transformar prototipos de investigación en soluciones empresariales.