Una inteligencia artificial de Stanford identifica células sanas y enfermas a partir de la actividad de sus genes

Un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, ubicada en la costa oeste de Estados Unidos, desarrolló una herramienta de inteligencia artificial capaz de distinguir células sanas de células enfermas e identificar tipos celulares en especies que no formaron parte de su entrenamiento. La herramienta, denominada TranscriptFormer, se apoya en el análisis de la actividad de los genes para establecer semejanzas y diferencias entre células de distintos organismos.

La clave del funcionamiento se encuentra en la expresión génica, es decir, en el conjunto de genes que cada célula activa. Compartir instrucciones genéticas no equivale a cumplir la misma función: una célula beta del páncreas utiliza genes vinculados a la producción y liberación de insulina, mientras que los linfocitos B activan genes asociados a la producción de anticuerpos. Esos patrones permiten reconocer identidades y estados celulares, y constituyen la base sobre la cual la herramienta compara poblaciones.

Un entrenamiento con 112 millones de células

Para aprender a interpretar esos patrones, TranscriptFormer procesó datos de 112 millones de células correspondientes a 12 especies, reunidos en atlas que organizan información sobre células y tejidos. El procedimiento de entrenamiento consistió en predecir valores de expresión génica faltantes, un esquema comparable al que utilizan los modelos de lenguaje cuando completan palabras omitidas en una oración. Con ese aprendizaje, la herramienta ubica a las células dentro de un espacio matemático compartido, donde puede medir cuánto se parecen incluso cuando pertenecen a organismos distintos.

Entre las aplicaciones evaluadas, una de ellas se orientó a investigar el origen evolutivo de las neuronas. Al comparar organismos, el modelo detectó similitudes entre los coanocitos de las esponjas y las neuronas de un gusano microscópico y de una rana. Esa relación ofrece pistas para estudiar cómo surgieron esas células y qué funciones cumplen en distintos grupos animales.

Una lectura distinta sobre las células neuroides

El análisis aportó además otra lectura sobre las denominadas células neuroides presentes en las esponjas. Si bien algunos de sus rasgos habían justificado un nombre asociado con las neuronas, la actividad genética observada resultó más cercana a la de una glándula de rana, lo que sugiere una posible participación en procesos digestivos. El hallazgo relativiza la interpretación previa y abre nuevas hipótesis sobre el papel de esas células.

El alcance futuro de la herramienta contempla la posibilidad de proyectar características de células funcionales que aún no existen, una línea que los investigadores describen como una aplicación todavía en etapa de planteo. Por el momento, los resultados se presentan como un recurso para la investigación biológica, orientado a abordar combinaciones de datos genéticos cuyo volumen dificulta el análisis humano en simultáneo.