Una IA que mira genes y encuentra parecidos donde nadie los esperaba

¿Puede un programa de computadora diferenciar una célula sana de una enferma con solo mirar qué genes se prenden y cuáles se apagan? Sí, al menos eso acaba de demostrar un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford con un invento al que bautizaron TranscriptFormer. La idea es tan ambiciosa como suena: leer la actividad genética de las células para entender qué son, qué hacen y, de paso, compararlas entre especies que jamás tuvieron contacto.

La sigla IA ya la conoce hasta el remisero de la esquina, pero vale aclararla: Inteligencia Artificial, es decir, programas que aprenden a partir de datos en lugar de seguir instrucciones fijas. Piénsenlo como el cajero del súper que con el tiempo reconoce los productos sin necesidad de escanearlos uno por uno.

¿Qué vio la IA en 112 millones de células?

Para entrenar al modelo, los investigadores juntaron información de 112 millones de células pertenecientes a 12 especies distintas, todas reunidas en lo que se conoce como atlas celulares, una especie de mapas detallados que ordenan qué genes se activan en cada tejido. El aprendizaje fue sencillo de explicar y complicado de ejecutar: la IA tuvo que predecir valores de expresión génica que faltaban, algo parecido a cuando los modelos de lenguaje completan la palabra que viene después en una oración.

Una vez entrenada, TranscriptFormer es capaz de ubicar a cada célula en un espacio matemático compartido, una suerte de mapa tridimensional donde la cercanía entre dos puntos indica cuánto se parecen. Así puede medir similitudes incluso entre organismos que no tienen parentesco evidente, una combinación de datos que sería imposible de analizar a mano por el ojo humano.

¿Qué descubrió al comparar especies?

Una de las perlitas del trabajo fue el resultado evolutivo. Al cruzar los datos, la IA encontró parecidos llamativos entre los coanocitos de las esponjas y las neuronas de un gusano microscópico y de una rana. Los coanocitos son esas células con flagelo que las esponjas usan para mover agua y filtrar alimento, y que muchos científicos consideran ancestros lejanos de las neuronas.

La sorpresa llegó con las llamadas células neuroides de las esponjas, bautizadas así por sus rasgos físicos parecidos a neuronas. Cuando TranscriptFormer las puso en el mapa, su actividad genética quedó más cerca de una glándula de rana que de una célula nerviosa. ¿Traducción? Esas células podrían estar participando en procesos digestivos, no en transmisión de señales.

¿Para qué sirve mirar la expresión génica?

La clave está en la expresión génica, o sea, qué genes activa cada célula y con qué intensidad. Tener los mismos genes no garantiza cumplir la misma función: una célula beta del páncreas, por ejemplo, enciende genes vinculados a producir y liberar insulina, mientras que un linfocito B activa los que fabrican anticuerpos. Esos patrones son la huella digital de cada tipo celular.

Además de comparar células de distintas especies, el modelo pudo distinguir células sanas de enfermas a partir de los genes que prendían. Una herramienta más que útil para la investigación biológica, dicen en Stanford, donde también sueñan con diseñar células a medida para futuras terapias. Eso último todavía es una posibilidad lejana, pero el resto ya funciona. Veremos.