Un equipo del Instituto Whitehead, dependiente del Instituto Tecnológico de Massachusetts, presentó un sistema de inteligencia artificial denominado IRIS, capaz de interpretar los mensajes químicos que recibe cada célula durante el desarrollo embrionario y anticipar, a partir de ellos, qué tipo de tejido terminará formando. El avance, difundido por la propia institución, fue probado en embriones de ratón y ya se aplicó para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio, una línea de trabajo con posibles repercusiones en el tratamiento del asma y la fibrosis pulmonar.

El hallazgo aborda uno de los capítulos más complejos de la biología del desarrollo: entender cómo se comunican las células entre sí mientras el organismo toma forma. Durante las primeras etapas de la vida, cada célula recibe combinaciones de señales químicas que funcionan como instrucciones y le indican si debe convertirse en una neurona, en una célula cardíaca o en parte de un pulmón. Hasta ahora, descifrar ese sistema de comunicación era una tarea con herramientas limitadas, según describieron los propios investigadores.

Una técnica inspirada en el reconocimiento de voz

IRIS utiliza una estrategia de aprendizaje por transferencia, el mismo recurso que permite a un sistema entrenado en un idioma reconocer patrones en otro. La investigadora Pulin Li, del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo planteó en criollo: pensar en asistentes como Siri, que se entrenan principalmente en inglés y luego aprovechan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas. Del mismo modo, la herramienta aprende a identificar una señal química en un grupo de células y después la reconoce en tejidos diferentes, incluso en aquellos que no formaron parte de su entrenamiento original.

Para entrenar al sistema, el equipo trabajó con células madre de ratón y de humano. Activó y desactivó de forma controlada seis señales químicas distintas, las combinó de miles de maneras y registró cómo respondía la actividad genética de cada célula. Con ese volumen de datos construyó un mapa de correspondencias: ante una combinación determinada de señales, IRIS puede predecir el destino celular. La publicación original detalla que el procedimiento permitió anticipar con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los pulmones, los músculos y la médula espinal en embriones de ratón.

Resultados concretos en pruebas de laboratorio

• Anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los pulmones, los músculos y la médula espinal en embriones de ratón.
• Superó una prueba de segmentación embrionaria, proceso en el que el cuerpo se organiza 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 no había procesado antes, sus predicciones coincidieron con el conocimiento previo sobre la formación del sistema nervioso.
• Los investigadores lo aplicaron para optimizar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio, con miras a estudios sobre asma y fibrosis pulmonar.

En criollo: el sistema aprende las reglas del lenguaje celular con unas pocas señales y después las aplica a contextos que nunca vio, igual que alguien que entiende la estructura del español puede descifrar un texto en portugués. El propio equipo aclaró que se trata de una herramienta de investigación y que todavía no se traducirá en tratamientos clínicos en el corto plazo, aunque abre una puerta para estudiar con mayor precisión enfermedades en las que la comunicación celular falla, como ocurre en procesos fibróticos y en distintos trastornos del desarrollo. La investigadora Pulin Li sostuvo que el objetivo es que IRIS se convierta en una referencia para futuros estudios en medicina regenerativa y biología del desarrollo, áreas en las que el país, aclaró, no participa de manera directa en esta etapa del trabajo.