Una inteligencia artificial de Stanford aprende a leer la "huella digital" de cada célula y detecta cuándo algo anda mal

Les cuento de qué se trata esto porque me pareció de esas noticias que parecen técnicas y terminan tocando la vida de todos. Un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford creó una inteligencia artificial llamada TranscriptFormer, capaz de distinguir una célula sana de una enferma mirando nada menos que los genes que esa célula tiene encendidos en un momento dado. Piensen en cada célula como una casa con miles de interruptores de luz: según qué interruptores estén prendidos, la casa cumple una función u otra. La IA aprende a leer ese patrón de interruptores y, con eso, identifica de qué tipo de célula se trata y en qué estado se encuentra.

Comparar especies que nunca se habían comparado

Lo más llamativo del trabajo es que TranscriptFormer puede comparar células de especies muy distintas, incluso de organismos que no formaron parte de su entrenamiento. Para entrenarlo, los investigadores usaron datos de 112 millones de células appartenant a doce especies distintas, reunidas en grandes atlas que ordenan la información sobre tejidos y tipos celulares.

El procedimiento de aprendizaje es parecido al que usan los modelos de lenguaje cuando completan una palabra que falta en una frase. En lugar de palabras, la IA tuvo que predecir valores de expresión génica que no estaban medidos. A fuerza de esos huecos, terminó entendiendo los patrones generales que definen a cada tipo de célula.

• Comparó los coanocitos de las esponjas con neuronas de un gusano microscópico y de una rana, y encontró similitudes que dan pistas sobre el origen evolutivo de las neuronas.
• Reubicó a las llamadas células neuroides de las esponjas: aunque su nombre las emparentaba con neuronas, su actividad genética las acercó más a una glándula de rana, lo que sugiere que podrían participar en la digestión.
• Pudo ubicar a todas esas células en un mismo espacio matemático, donde medir parecidos se vuelve tan sencillo como medir distancias en un mapa.

La pista de los genes encendidos

Para entender por qué esto funciona, hay que detenerse un segundo en un concepto clave: la expresión génica. Tener un gen no es lo mismo que usarlo. Una célula beta del páncreas activa genes vinculados a fabricar y liberar insulina; un linfocito B, en cambio, enciende los genes que producen anticuerpos. El conjunto de genes prendidos funciona como una especie de huella digital que revela la identidad y el estado de cada célula. TranscriptFormer lee esa huella y, con eso, decide si la célula es sana, si está enferma o a qué tipo pertenece.

Lo consulté con Lucas, un becario del laboratorio donde trabajo, y me dijo algo que me quedó dando vueltas: "Es como si tuvieras una foto enorme de una ciudad y la IA pudiera decirte no solo qué barrio es, sino también si ese barrio está de fiesta o si hubo un corte de luz, mirando nada más que qué ventanas tienen las luces prendidas". Me parece que la comparación sirve para dimensionar el asunto.

¿Y eso para qué sirve? En lo inmediato, le da a los investigadores una herramienta nueva para clasificar células y entender mejor cómo cambian cuando aparece una enfermedad. A más largo plazo, los autores mencionan la posibilidad de proyectar características de células funcionales que todavía no existen, un paso que podría ser útil para diseñar terapias celulares. Por ahora, eso queda planteado como una aplicación futura: todavía no se tradujo en tratamientos concretos, pero la base que dejó este modelo ya empieza a quedar a disposición de la comunidad científica.