Una IA descifró el código secreto que le dice a cada célula qué tiene que ser

Soplaba un viento nuevo por los laboratorios del Instituto Whitehead, y esta vez no era cualquier brisa: era una inteligencia artificial que se puso a leer el idioma con el que las células se hablan entre sí mientras el cuerpo se arma. Seamos sinceros, lo que logró este equipo suena a ciencia ficción, pero es un paper con datos concretos. La herramienta se llama IRIS y, según el estudio, aprendió a interpretar las señales químicas que recibe una célula durante el desarrollo embrionario para anticipar en qué tejido se va a convertir.

El punto de partida es simple de explicar y gigante en sus implicancias. Las células del cuerpo humano no trabajan solas: durante las primeras semanas del embrión se pasan mensajes químicos entre ellas, como si se tiraran señales de humo, y cada combinación de señales le indica a la célula si tiene que terminar siendo una neurona, una célula del corazón o parte de un pulmón. Descifrar ese código fue, hasta ahora, uno de los problemas más bravos de la biología del desarrollo.

La estrategia detrás de IRIS

El equipo usó una técnica llamada aprendizaje por transferencia, la misma lógica que permite a un sistema entrenado en inglés reconocer patrones en otros idiomas. Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo graficó así: Pensá en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero que después usan 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.

Para armar 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 un mapa de correspondencias: ante determinada combinación de señales, el sistema puede predecir el destino celular.

• En embriones de ratón, IRIS anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal.
• Superó una prueba sobre segmentación embrionaria, un proceso en el que 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 procesado, sus predicciones coincidieron con lo que ya se conocía sobre la formación del sistema nervioso.

Los investigadores ya dieron el primer paso fuera del paper: usaron a IRIS para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en el laboratorio. El sistema ayudó a identificar las señales químicas más efectivas para que células madre se conviertan en tejido de pulmón funcional. El potencial es enorme, sobre todo para enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar, donde la capacidad de generar tejido pulmonar sano en el laboratorio podría cambiar la forma en que se investigan y eventualmente se tratan esas patologías.

Seamos sinceros, todavía falta muchísimo para que esto llegue a la clínica. Pero lo que muestra este trabajo es que una IA puede aprender un lenguaje que la humanidad llevaba décadas intentando descifrar, y que puede hacerlo con una precisión que sorprende. El próximo rival de IRIS es nada menos que el mapa completo del desarrollo humano: entender, célula por célula, cómo se arma un organismo entero desde cero. La hora, por ahora, la pusieron los ratones del laboratorio.