Un equipo del Whitehead Institute, dirigido por Pulin Li y Nicholas Hutchins, desarrolló IRIS, una inteligencia artificial capaz de interpretar las señales químicas que las células envían entre sí. El avance podría cambiar la manera en que se estudian enfermedades complejas como el asma y la fibrosis pulmonar.

IRIS funciona como un traductor: identifica patrones en la actividad genética de las células y, a partir de esa información, pronostica el destino de cada célula dentro del tejido. Li, profesora de biología en el MIT, lo ilustra con una comparación con los asistentes de voz: así como Siri aplica lo aprendido en un idioma para entender otro, IRIS usa lo aprendido de ciertas señales para reconocer la misma señal en células distintas. Este fenómeno se conoce como aprendizaje por transferencia.

Para entrenar la IA, los científicos trabajaron con células madre de ratón y de humano. Sobre esas células encendieron y apagaron de forma controlada seis señales químicas naturales del desarrollo embrionario, y combinaron esas señales en miles de configuraciones. Luego, mediante técnicas de análisis genético, observaron la respuesta de cada célula y construyeron un mapa que vincula ciertas combinaciones de señales con destinos celulares posibles.

El primer test se realizó con embriones de ratón en la etapa inicial de la diferenciación hacia tejidos principales. IRIS logró prever con precisión qué señales conducirían a la formación del corazón, de los intestinos, de los músculos y de la médula espinal.

Una segunda evaluación fue más exigente: el proceso por el cual el embrión se organiza en segmentos, un fenómeno que depende de señales que llegan desde direcciones opuestas. IRIS consiguió ordenar esas señales correctamente sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea.

También se aplicó a neuronas que no habían estado en su conjunto de entrenamiento, y los resultados mostraron que la IA puede generalizar para reconocer patrones en contextos no vistos.

Los resultados sugieren el potencial de IRIS para entender el lenguaje celular y ampliar las vías de investigación de enfermedades complejas, con miras a una mejor comprensión de condiciones como el asma o la fibrosis pulmonar.