Una IA descifra el idioma secreto que les dice a las células qué tienen que ser

Amanecí leyendo el parte meteorológico y pensando en otra cosa: en cómo una célula, diminuta e indefensa, sabe que tiene que convertirse en una fibra del corazón y no en una neurona. La pregunta parece poética, pero es estrictamente biológica, y durante décadas fue una de las más difíciles de responder. Ahora, según un trabajo del Instituto Whitehead, en Cambridge, Massachusetts, una herramienta de inteligencia artificial llamada IRIS empieza a traducir ese idioma celular que durante el desarrollo embrionario decide el destino de cada célula del cuerpo.

La propuesta del equipo que lidera Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, es ambiciosa: entrenar a un sistema para que lea las señales químicas que las células se envían entre sí mientras un embrión se arma pieza por pieza, y que a partir de esa lectura anticipe en qué tejido se convertirán. La analogía que eligió la propia Li es la que mejor se entiende del surco a la góndola del conocimiento: pensar en los asistentes de voz como Siri, que se entrenan sobre todo en inglés y después usan ese aprendizaje para reconocer otros idiomas. IRIS hace algo parecido con las células: identifica una señal química en un tejido y luego la reconoce en otro completamente distinto, incluso en aquellos que no formaron parte de su entrenamiento.

Un mapa hecho con miles de combinaciones

Para construir el sistema, los investigadores trabajaron 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 registraron cómo respondía la actividad genética de cada célula. Con esos datos armaron una suerte de mapa: ante determinada combinación de señales, IRIS puede predecir el destino celular. La técnica que usaron se llama aprendizaje por transferencia, la misma que permite a un modelo entrenado en un idioma reconocer patrones en otro.

• En embriones de ratón, el sistema anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los pulmones, los músculos y la médula espinal.
• Superó una prueba de segmentación embrionaria, el proceso por el cual el cuerpo se organiza en partes respondiendo a señales que llegan desde dos direcciones opuestas, sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea.
• Cuando se lo evaluó con tipos de células nerviosas que nunca había visto, sus predicciones coincidieron con lo que ya se sabía sobre la formación del sistema nervioso.
• Aplicado al cultivo de tejido pulmonar en laboratorio, permitió mejorar ese proceso, lo que abre la puerta a investigar enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar.

Lo más llamativo, y lo que a mi entender cambia la conversación, es que IRIS no se queda en el ratón. Como fue entrenado también con células humanas, puede llevar lo aprendido de un sistema a otro, una capacidad que hasta ahora era una de las deudas pendientes de la biología del desarrollo. Y, sin embargo, no todo está resuelto: el propio equipo reconoce que el modelo todavía no descifra por completo los mecanismos internos que disparan cada respuesta celular, una caja negra que queda como pendiente para los próximos años. En otras palabras, ya sabemos leer el mensaje; falta entender del todo quién lo escribe y por qué.