¿Alguna vez te preguntaste cómo hace una célula para saber si tiene que convertirse en parte del corazón, del pulmón o de un músculo? La respuesta está en un sistema de mensajes químicos que los embriones usan como un chat interno. Ahora, un equipo del Instituto Whitehead, en Estados Unidos, construyó una inteligencia artificial llamada IRIS que aprende a leer ese chat y a anticipar el destino de cada célula.

Cómo funciona IRIS, en criollo

Cómo funciona IRIS, en criollo

La investigadora Pulin Li, del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo compara con algo que todos usamos: el asistente de voz del celular. Así como Siri se entrena sobre todo en inglés y después puede reconocer otros idiomas, IRIS aprende a identificar una señal química en un grupo de células y después la reconoce en tejidos distintos, incluso en aquellos que no vio durante el entrenamiento. Esa técnica se llama aprendizaje por transferencia.

Para armar el sistema, los investigadores trabajaron con células madre de ratón y de humano. Activaron y desactivaron de forma controlada seis señales químicas, las combinaron de miles de maneras y midieron cómo respondía la actividad genética de cada célula. Con toda esa información construyeron un mapa: ante cierta combinación de señales, IRIS puede predecir en qué tipo de célula se convertirá cada una.

• En embriones de ratón, identificó con precisión las señales que guían la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal.
• Superó una prueba de segmentación embrionaria, un proceso donde el cuerpo se organiza en partes a partir de señales que llegan desde dos direcciones opuestas, sin haber sido entrenado para eso.
• Cuando lo evaluaron con tipos de células nerviosas que nunca había procesado, sus predicciones coincidieron con lo que ya se sabía sobre la formación del sistema nervioso.

El equipo ya dio un primer paso concreto: usó a IRIS para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio. Esto abre la puerta a investigaciones más finas sobre enfermedades como el asma o la fibrosis pulmonar, donde poder reproducir lo que pasa en un pulmón real es clave para probar tratamientos.

“Piensa en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero que luego utilizan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas.”Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT

Lo más interesante es que la herramienta no se queda en la biología básica. Si funciona en el laboratorio con pulmones, la idea es que pueda usarse para entender mejor cualquier tejido y, eventualmente, para diseñar terapias más precisas. Si te sirve, probalo: cada vez que escuches que una IA descifra algo nuevo sobre el cuerpo, probablemente venga de una técnica parecida a esta.