Las células del cuerpo humano intercambian señales químicas constantemente para coordinar su desarrollo y determinar en qué tipo de tejido se convertirán. Ahora, un sistema de inteligencia artificial logró identificar algunos de esos patrones y predecir cómo responderán las células ante determinadas señales.
El avance fue desarrollado por investigadores del Instituto Whitehead y podría contribuir a comprender mejor procesos relacionados con enfermedades complejas, entre ellas el asma y la fibrosis pulmonar.
¿Cómo funciona la IA que interpreta el “idioma” de las células?
El sistema, denominado IRIS, fue diseñado para reconocer patrones en la actividad genética de las células y relacionarlos con las señales químicas que reciben.
Los investigadores utilizaron células madre humanas y de ratón para estudiar cómo respondían ante diferentes combinaciones de señales utilizadas naturalmente durante el desarrollo embrionario.
En total, analizaron miles de combinaciones y registraron las respuestas celulares mediante herramientas de análisis genético. Con esta información construyeron un modelo capaz de relacionar determinadas señales con los posibles destinos de las células.
El objetivo es similar al de un traductor: identificar un patrón que aparece en un determinado contexto y utilizar lo aprendido para interpretarlo en otro.
IRIS puede reconocer señales en células que no había visto
Una de las características más importantes del sistema es su capacidad de aprendizaje por transferencia.
Esto significa que IRIS puede aprender a reconocer una señal química utilizando un determinado grupo de células y posteriormente identificar esa misma señal en otros tipos celulares, incluso cuando esos tejidos no formaron parte de su entrenamiento original.
Esta capacidad permitió a los investigadores probar el sistema en diferentes etapas del desarrollo celular.
La inteligencia artificial predijo cómo se forman distintos tejidos
Durante las pruebas realizadas con embriones de ratón, IRIS consiguió anticipar señales relacionadas con la formación de diferentes estructuras del organismo.
Entre ellas se encuentran:
- Corazón.
- Intestinos.
- Músculos.
- Médula espinal.
- Tejidos relacionados con el sistema nervioso.
El sistema también fue evaluado en procesos de organización celular y con células nerviosas que no habían formado parte de sus datos de entrenamiento.
Los resultados coincidieron con conocimientos científicos previamente establecidos sobre el desarrollo de estos tejidos.
¿Qué tiene que ver este descubrimiento con los pulmones?
Uno de los resultados más relevantes del estudio estuvo relacionado con el desarrollo de tejido pulmonar a partir de células madre.
Los científicos utilizaron IRIS para analizar el momento en que debía activarse una señal conocida como WNT, que desempeña un papel importante en el desarrollo celular.
El sistema predijo que esta señal debía activarse antes de lo que indicaban algunos métodos utilizados previamente.
A partir de esa predicción, los investigadores modificaron el momento y la duración de la activación de WNT durante el cultivo de células madre.
El cambio produjo un aumento importante de una proteína relacionada con la formación del tejido pulmonar. Además, los experimentos mostraron que una intensidad intermedia de la señal podía favorecer un desarrollo más adecuado.
¿Podría ayudar a investigar el asma y la fibrosis pulmonar?
Los resultados abren una posible línea de investigación para estudiar enfermedades que afectan al sistema respiratorio.
El asma y la fibrosis pulmonar son enfermedades complejas en las que comprender cómo se desarrollan y funcionan los tejidos puede resultar importante para diseñar nuevos modelos de estudio.
Sin embargo, el sistema todavía no permite crear por sí solo un pulmón humano completo o reproducir todas las condiciones del organismo.
Los investigadores consideran que el siguiente paso será combinar IRIS con mapas más detallados de las señales que intervienen en el desarrollo de los pulmones.
La IA busca entender procesos biológicos cada vez más complejos
El desarrollo de IRIS muestra una nueva forma de utilizar la inteligencia artificial en la investigación científica. En lugar de limitarse a analizar grandes cantidades de información, estos sistemas pueden utilizar patrones biológicos para generar predicciones que después son comprobadas mediante experimentos.
Si esta tecnología continúa perfeccionándose, podría ayudar a los científicos a identificar con mayor precisión qué señales intervienen en la formación de distintos tejidos y cómo modificar determinados procesos en el laboratorio.
Por ahora, el descubrimiento representa una herramienta de investigación que permite acercarse un poco más a la compleja comunicación que ocurre entre las células del organismo.
