Una inteligencia artificial que traduce el idioma secreto con el que se forman los órganos del cuerpo

¿Alguna vez te preguntaste cómo sabe una célula que tiene que ser parte del corazón y no del cerebro? Yo también, y resulta que no lo sabe por arte de magia: lo decide una conversación química que mantiene con sus vecinas mientras el embrión se va armando. Un equipo del Instituto Whitehead, ligado al MIT, acaba de construir una inteligencia artificial que aprende a leer esa conversación como si fuera un idioma nuevo, y lo que descubre puede cambiar cómo entendemos el desarrollo humano y cómo cultivamos órganos en el laboratorio.

El sistema se llama IRIS y la idea es bastante intuitiva si lo llevamos a la cocina. Imaginate que una receta te dice qué ingredientes usar pero no te explica cómo combinan: para que el plato salga bien necesitás entender el diálogo entre los sabores. Algo parecido pasa con las células: durante el desarrollo embrionario reciben señales químicas que les indican en qué convertirse, y leer esas señales fue siempre uno de los rompecabezas más difíciles de la biología.

Cómo funciona IRIS, paso a paso

• Usaron células madre de ratón y humanas como materia prima.
• Activaron y apagaron de forma controlada seis señales químicas distintas.
• Combinaron esas señales de miles de maneras distintas y midieron cómo respondía la actividad genética de cada célula.
• Con todos esos datos armaron un mapa: ante cierta combinación de señales, el sistema predice qué tejido se va a formar.

Lo interesante es la técnica que hay detrás, que se llama aprendizaje por transferencia. Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo comparó con algo que todos usamos: pensá en los asistentes de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés pero después aprovechan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas. IRIS hace lo mismo con las señales químicas: aprende a identificar una en un tipo de célula y después la reconoce en tejidos completamente diferentes, incluso en aquellos que nunca vio durante el entrenamiento.

Qué tan bien le fue en las pruebas

En embriones de ratón, IRIS anticipó con precisión qué señales llevan a la formación del corazón, los pulmones, los intestinos, los músculos y la médula espinal. También superó una prueba exigente sobre la segmentación del embrión, un proceso en el que el cuerpo se organiza en partes respondiendo a señales que llegan desde dos direcciones opuestas, algo para lo que no había sido entrenado de forma específica. Cuando lo evaluaron con tipos de células nerviosas que nunca había procesado, sus predicciones coincidieron con lo que ya se sabía sobre cómo se arma el sistema nervioso.

“Pensá en los asistentes de voz como Siri, que se entrenan en inglés y después usan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas. IRIS hace lo mismo con las señales químicas: aprende una en un tejido y la reconoce en otros.”Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT

El paso siguiente fue pasar de la teoría a la práctica. Los investigadores ya usaron IRIS para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en el laboratorio, un área donde cultivar células que se parezcan a las de un pulmón real sigue siendo un dolor de cabeza para los biólogos. Si esa línea avanza, las implicancias potenciales son concretas: podría ayudar a estudiar y eventualmente tratar enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar, donde entender cómo se forma y se daña el tejido pulmonar es clave.

Para el lector común, lo que cambia es algo que todavía no se nota en el consultorio pero que puede empezar a sentirse en los laboratorios en los próximos años: la posibilidad de cultivar órganos y tejidos en laboratorio con mayor precisión, entender mejor por qué a veces el desarrollo falla y, algún día, contar con tratamientos más afinados para enfermedades que hoy dependen de trasplantes o de fármacos que solo atacan los síntomas. Como tantas veces con la inteligencia artificial, el verdadero salto no está en lo que la máquina dice, sino en lo que nos permite preguntarle a la biología.