IRIS, la inteligencia artificial que aprende el lenguaje con el que las células se vuelven tejido

Las células del cuerpo humano no trabajan solas ni en silencio. Mientras un embrión se forma, se pasan mensajes químicos todo el tiempo: pequeñas moléculas que le dicen a cada célula qué tiene que ser cuando termine de crecer. Una se vuelve neurona, otra parte del corazón, otra termina dibujando un pedazo de pulmón. Ese sistema de instrucciones cruzadas es uno de los rompecabezas más antiguos y más complejos de la biología del desarrollo, porque las señales son muchas, se combinan de formas variadas y dependen del contexto.

Cómo funciona IRIS

IRIS, el sistema que presentó un equipo del Instituto Whitehead, affiliated al MIT, aprende ese idioma celular con la misma lógica que usa el reconocimiento de voz del celular cuando pasa del inglés a otro idioma. Primero se entrena en un tipo de tejido y después reutiliza lo aprendido para interpretar señales en tejidos distintos, incluso en aquellos que nunca vio durante el entrenamiento. Es como si una persona aprendiera a cocinar la pasta en una cocina italiana y después pudiera adaptar las recetas en cualquier otra cocina: conoce la lógica de fondo y la aplica a ingredientes nuevos.

Para armarlo, los investigadores trabajaron con células madre de ratón y de humano. Activaron y apagaron de manera controlada seis señales químicas diferentes, las mezclaron de a miles de combinaciones y midieron cómo respondía la actividad genética de cada célula. Con esa enorme base de datos construyeron un mapa de correspondencias: ante un patrón concreto de señales, IRIS predice el destino que le espera a esa célula.

Qué pudo anticipar en las pruebas

• Identificó las señales que conducen a la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal en embriones de ratón.
• Superó una prueba de segmentación embrionaria, el proceso por el cual el cuerpo temprano se organiza en bloques respondiendo a señales que llegan desde dos direcciones opuestas, sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea.
• Predujo correctamente el comportamiento de tipos de células nerviosas que nunca había procesado durante el entrenamiento.

De la teoría a la mesada del laboratorio

Lo más interesante es que IRIS ya salió del papel y de la pantalla. Los investigadores lo usaron para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio: el sistema ayudó a identificar las señales que mantienen sanas y funcionales a las células de los pulmones fuera del cuerpo. Eso es relevante para investigar enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar, donde conseguir modelos de tejido confiables siempre fue un cuello de botella.

“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. Del mismo modo, IRIS aprende a leer una señal química en un grupo de células y después la reconoce en tejidos completamente distintos.”Pulin Li, investigadora del Instituto Whitehead y profesora de biología en el MIT

Qué falta para que llegue a todos los laboratorios

Como cualquier tecnología en fase experimental, IRIS todavía tiene pasos por delante antes de convertirse en una herramienta de uso corriente. Falta validar sus predicciones en tejidos humanos adultos, donde las señales químicas no son exactamente las mismas que durante el desarrollo embrionario. Falta, además, ampliar el catálogo de señales y de combinaciones: por ahora se entrenó con seis señales fundamentales, pero la biología real usa muchas más al mismo tiempo. Y falta integrarlo con los protocolos de los laboratorios que ya cultivan organoides, esas versiones miniatura de órganos que se usan para probar fármacos. Cuando eso ocurra, los investigadores podrán ahorrar meses de prueba y error y concentrarse en las preguntas que importan.