El sistema inmunitario se parece a un editor incansable que corrige el borrador de los anticuerpos, haciéndolos cada vez más afines a virus y bacterias. Este proceso se llama maduración de anticuerpos: en los genes aparecen erratas aleatorias (mutaciones), y la selección natural conserva aquellas que mejoran la captura del objetivo.

El problema es que la «utilidad» de una mutación no es universal. Lo que fortalece un anticuerpo puede estropear otro. Los autores del trabajo analizaron más de 10 000 «clonotipos públicos»: grupos de anticuerpos muy similares que surgen de forma independiente en diferentes personas. Comparando las mutaciones dentro de estos grupos en 20 donantes sanos, encontraron un patrón: las mutaciones frecuentes suelen dar una pequeña ventaja en fuerza, mientras que las raras dan un gran salto. Es como un compromiso entre fiabilidad y ambición.

El nuevo método no requiere conocimientos previos sobre la estructura del anticuerpo y funciona como una herramienta sencilla de genética de poblaciones. Se probó en anticuerpos contra el SARS-CoV-2 y la gripe: las predicciones coincidieron con los datos reales. Además, resultó que los populares modelos de lenguaje de proteínas «ven» principalmente mutaciones neutras, pero tras una sencilla renomalización, en ellos aparecen las mismas señales de selección que encuentra el método.