Científicos del Instituto Whitehead, en Cambridge, Estados Unidos, desarrollaron un sistema de inteligencia artificial bautizado IRIS que interpreta los mensajes químicos que recibe una célula durante el desarrollo embrionario y predice en qué tejido se convertirá. La herramienta fue presentada esta semana y ya arrojó resultados concretos en pruebas con embriones de ratón y en cultivos de tejido pulmonar humano, según detallaron sus creadores.

La clave del avance está en una técnica de aprendizaje por transferencia, la misma que permite a un sistema entrenado en un idioma reconocer patrones en otro. Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT, lo explica con un ejemplo cotidiano: "Pensá en los asistentes de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero después usan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas". Del mismo modo, IRIS aprende a identificar una señal química en un grupo de células y luego la reconoce en tejidos distintos, incluso en aquellos que no formaron parte de su entrenamiento.

Cómo se construyó el sistema

Para armar IRIS, 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 esa enorme base de datos construyó un mapa de correspondencias: ante determinada combinación de señales, el sistema puede anticipar el destino celular.

Lo que demostró en el laboratorio

En embriones de ratón, IRIS anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal. También superó una prueba sobre 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 evaluó con tipos de células nerviosas que nunca había procesado, sus predicciones coincidieron con lo que ya se sabía sobre la formación del sistema nervioso.

Aplicación concreta en tejido pulmonar

Los investigadores ya llevaron el sistema a la práctica. Lo usaron para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio, un paso clave para investigar enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar. La idea es que, identificando con precisión qué señales químicas necesita una célula para convertirse en tejido pulmonar sano, se puedan reproducir esas condiciones en una placa de cultivo y avanzar en el estudio de patologías que afectan a millones de personas.