Una inteligencia artificial que descifra el idioma secreto de las células y anticipa qué tejido formarán

¿Alguna vez te preguntaste cómo sabe una célula si tiene que convertirse en parte del corazón, del pulmón o del cerebro? Durante el desarrollo embrionario, las células charlan entre ellas todo el tiempo, y ese ida y vuelta es lo que arma el cuerpo entero. El truco está en descifrar ese idioma, y ahora hay una inteligencia artificial que empezó a aprenderlo.

Un equipo del Instituto Whitehead, dependiente del Instituto Tecnológico de Massachusetts, diseñó IRIS, un sistema capaz de leer las señales químicas que recibe cada célula y anticipar en qué tejido se va a transformar. La idea es tan ambiciosa como suena: traducir los mensajes que ordenan la construcción de un organismo.

Un mapa de recetas para cada célula

Para entender lo que hace IRIS sirve una comparación de cocina. Imaginá que cada célula es una cocinera que recibe una combinación de ingredientes, las señales químicas, y según lo que le llegue prepara un plato distinto: neurona, músculo, célula del pulmón. IRIS funciona como quien va anotando miles de recetas: observa qué mezcla de ingredientes produce cada resultado y arma un mapa. Después, cuando ve una nueva combinación de ingredientes, puede predecir qué plato va a salir.

Para armar ese recetario, el equipo trabajó con células madre de ratón y de humano. Activaron y desactivaron de forma controlada seis señales químicas distintas, las combinaron de miles de maneras y midieron cómo respondía la actividad genética de cada célula. Con esos datos, IRIS aprendió la correspondencia entre señales y destino celular.

Transferir lo aprendido, como quien reconoce varios idiomas

IRIS usa una técnica llamada aprendizaje por transferencia, la misma lógica que permite a un sistema entrenado principalmente en inglés reconocer después patrones en otros idiomas. Lo explica Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT: Piensa en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero que luego utilizan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas. Del mismo modo, IRIS aprende a identificar una señal química en un grupo de células y después la reconoce en tejidos completamente distintos, incluso en aquellos que no formaron parte de su entrenamiento.

En las pruebas con embriones de ratón, el sistema anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal. También superó una evaluación sobre segmentación embrionaria, el proceso por el cual el cuerpo se organiza en partes a partir de señales que llegan desde dos direcciones opuestas, sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea. Y cuando se lo enfrentó a tipos de células nerviosas que nunca había visto, sus predicciones coincidieron con lo que ya se sabía sobre la formación del sistema nervioso.

Pulmones en el laboratorio, con la ayuda de la IA

La aplicación más concreta hasta ahora está en el cultivo de tejido pulmonar. Los investigadores usaron a IRIS para mejorar el desarrollo de tejido pulmonar en laboratorio, un paso clave para investigar enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar, donde conseguir muestras reales es muy difícil.

Lo que viene en la próxima campaña de pruebas es clave: los investigadores quieren ver si IRIS puede guiar la producción de tejidos humanos más complejos en el laboratorio, y si su capacidad de anticipar el destino celular sirve para entender qué falla cuando el desarrollo se altera. Si la receta sigue funcionando, la medicina regenerativa tendría una aliada inesperada.