La herramienta de Stanford que distingue células sanas de enfermas leyendo qué genes se encienden

¿Una inteligencia artificial puede mirar una célula y decirte si está sana o está enferma sin verla bajo el microscopio? Sí, y lo hace leyendo qué genes se encienden y cuáles se apagan en su interior. Se llama TranscriptFormer y la acaban de presentar desde la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.

Una lupa digital que compara células de distintas especies

Lo que hace este modelo es mirar la expresión génica, o sea, el patrón de genes activos de cada célula. Para que se entienda fácil: si el ADN fuera una biblioteca enorme con miles de manuales de instrucciones, cada célula solo abre unos pocos manuales a la vez. Esos manuales abiertos son los que definen su función. Una célula beta del páncreas lee los manuales de la insulina; un linfocito B, los de los anticuerpos. Ver qué manuales están abiertos permite saber qué hace esa célula y en qué estado está.

• Entrenamiento con 112 millones de células de 12 especies distintas, reunidas en atlas celulares.
• Predicción de valores de expresión génica faltantes, parecido a como los modelos de lenguaje completan palabras en una frase.
• Ubicación de cada célula en un espacio matemático común para medir parecidos entre organismos diferentes.

Con todo eso, TranscriptFormer aprendió a reconocer tipos celulares y a compararlos, incluso entre especies que nunca había visto durante el entrenamiento. Es como si hubiera aprendido a distinguir oficios mirando los currículos de millones de personas, y después pudiera decirte que el plomero de un pueblo chico se parece más al plomero de otro país que al médico del mismo pueblo.

Qué descubrió cuando la pusieron a trabajar

Los investigadores le plantearon dos preguntas concretas. La primera tenía que ver con el origen de las neuronas. Cuando comparó la actividad genética de distintos organismos, el modelo encontró que los coanocitos de las esponjas se parecen bastante a las neuronas de un gusano microscópico y a las de una rana. Es un indicio fuerte para investigar cómo aparecieron esas células tan especiales en el árbol de la vida.

La segunda sorpresa llegó con las llamadas células neuroides de las esponjas. Por algunas características morfológicas les habían puesto un nombre que las emparentaba con las neuronas, pero al revisar su patrón genético TranscriptFormer las acercó más a una glándula de rana. El hallazgo sugiere que esas células podrían estar dedicadas a la digestión y no a transmitir señales, como se pensaba.

Estas comparaciones sirven, sobre todo, como nueva herramienta para la investigación biológica. Poder medir similitudes entre células de especies tan distintas abre un camino para entender mejor cómo funcionan los tejidos sanos y cómo se alteran cuando aparece una enfermedad. Lo que sigue en el horizonte, según el equipo de Stanford, es la posibilidad de proyectar características de células funcionales que todavía no existen, una línea de trabajo pensada para eventuales terapias celulares. Todavía no es una aplicación concreta, sino una idea que la investigación futura tendrá que desarrollar. Si te sirve, probá buscar el paper original y mirar los atlas que usaron: la cantidad de datos que procesa este modelo es de las cosas que cuesta dimensionar.