Una inteligencia artificial aprendió a leer el idioma secreto con el que se forman los órganos

¿Alguna vez te preguntaste cómo sabe una célula si tiene que convertirse en parte del corazón, del pulmón o del cerebro? Esa es la pregunta que un equipo del Instituto Whitehead, vinculado al MIT, decidió atacar con una herramienta poco habitual para la biología: una inteligencia artificial llamada IRIS.

Durante el desarrollo embrionario, las células del cuerpo humano no trabajan en soledad. Se envían mensajes químicos — perdón, constantemente— que funcionan como instrucciones: le dicen a cada célula en qué tipo de tejido debe transformarse. Descifrar ese código fue, durante décadas, uno de los mayores desafíos de la biología del desarrollo. IRIS aparece como la primera herramienta capaz de leerlo con precisión.

Qué es IRIS y cómo aprende

Cómo funciona el sistema

IRIS es un sistema de aprendizaje por transferencia, una técnica de inteligencia artificial que permite aplicar lo aprendido en un contexto a otro diferente. Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo explica con una analogía cotidiana: "Piensa 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 identifica una señal química en un grupo de células y luego la reconoce en tejidos que nunca vio durante su entrenamiento.

Para construirlo, el equipo trabajó con células madre de ratón y de humano. Activaron y desactivaron seis señales químicas distintas, las combinaron de miles de formas distintas y registraron cómo cambiaba la actividad genética de cada célula. Con esa enorme cantidad de datos armaron un mapa de correspondencias: ante una combinación de señales, el sistema puede predecir el destino celular.

Qué logró predecir y en qué pruebas

Resultados concretos

• En embriones de ratón, IRIS anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los pulmones, los intestinos, los músculos y la médula espinal.
• Superó una prueba de segmentación embrionaria, el proceso por el cual el cuerpo se organiza en partes a partir de señales que llegan desde dos direcciones opuestas, sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea.
• Cuando se lo enfrentó a 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 lo aplicaron para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio, con potenciales implicancias para enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar.

Para qué sirve esto en La Rioja: aunque la investigación se realizó con embriones de ratón y células humanas en laboratorios de Estados Unidos, sus aplicaciones pueden llegar a la provincia a través de dos caminos. El primero es médico: mejores modelos de tejido pulmonar en laboratorio permiten estudiar el asma y la fibrosis pulmonar con mayor precisión, enfermedades que también afectan a pacientes riojanos. El segundo es tecnológico: la técnica de aprendizaje por transferencia que usa IRIS puede adaptarse en centros de investigación locales para analizar datos propios sobre desarrollo celular o para mejorar herramientas de diagnóstico en hospitales públicos.

La investigación, publicada por el equipo del Instituto Whitehead, marca un punto de inflexión: por primera vez una inteligencia artificial no solo describe lo que hacen las células, sino que anticipa hacia dónde van. Una capacidad que, hasta hace poco, parecía reservada exclusivamente a los manuales de biología del desarrollo.