Una inteligencia artificial aprendió a leer el idioma secreto que les dice a las células qué tienen que ser

¿Alguna vez te preguntaste cómo sabe una célula que tiene que convertirse en parte del corazón y no en una neurona? La respuesta está en un sistema de mensajes químicos que las células se mandan entre sí durante el desarrollo del embrión, y que hasta ahora resultaba casi imposible de descifrar. Un equipo del Instituto Whitehead, dependiente del MIT, acaba de dar un paso enorme en ese terreno con una herramienta de inteligencia artificial llamada IRIS.

Te lo cuento en criollo: IRIS es un sistema que aprende a leer las señales químicas que reciben las células durante las primeras etapas de formación del cuerpo. Una vez que las interpreta, puede anticipar en qué tipo de tejido se va a convertir esa célula: si va a ser parte del corazón, de los pulmones, de los músculos o del sistema nervioso. Lo probaron con embriones de ratón y los resultados fueron concretos: el sistema identificó correctamente las señales que guían la formación de cada uno de esos órganos.

Cómo aprende IRIS, según sus creadores

La estrategia que usa IRIS se llama aprendizaje por transferencia, que en criollo significa algo parecido a lo que hacemos cuando aprendemos a andar en bici y después nos subimos a una moto: usamos lo que ya sabemos para manejarnos con algo nuevo. Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo comparó con el funcionamiento de los asistentes de voz: pensá en Siri, que se entrena principalmente en inglés y después usa ese entrenamiento para reconocer otros idiomas. IRIS aprende a identificar una señal química en un grupo de células y después la reconoce en tejidos completamente distintos, incluso en aquellos que nunca formaron parte de su entrenamiento.

• Con células madre de ratón y de humano, los investigadores activaron y desactivaron de forma controlada seis señales químicas distintas.
• Combinaron esas señales de miles de maneras distintas y registraron cómo respondía la actividad genética de cada célula ante cada combinación.
• Con esa enorme cantidad de datos armaron un mapa de correspondencias: ante determinada combinación de señales, el sistema puede predecir qué destino va a tener la célula.

Los resultados que obtuvieron fueron sólidos. En embriones de ratón, IRIS anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal. También pasó una prueba exigente: la de la segmentación embrionaria, que es el proceso por el cual el cuerpo se organiza en partes respondiendo a señales que llegan desde dos direcciones opuestas. IRIS la resolvió bien sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea. Y cuando lo evaluaron con tipos de células nerviosas que nunca había visto, sus predicciones coincidieron con lo que ya se sabía sobre cómo se forma el sistema nervioso.

Pero lo más interesante para el usuario común es qué se puede hacer con esto en la práctica. El equipo ya lo usó para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio. Esto es clave: si lográs cultivar pulmones en una placa de Petri con mayor precisión, se abren las puertas a investigar mejor enfermedades como el asma o la fibrosis pulmonar, dos de los males respiratorios más comunes y difíciles de tratar. También puede acelerar el desarrollo de terapias con células madre y ayudar a entender por qué a veces las células toman el camino equivocado y forman tumores. Todavía falta recorrido, pero la promesa es concreta: una herramienta que traduce el idioma que hablan las células mientras nos estamos formando.