Una herramienta de inteligencia artificial de Stanford distingue células sanas y enfermas a partir de la actividad de sus genes

Un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford desarrolló una inteligencia artificial capaz de diferenciar células sanas y enfermas a partir de la actividad de sus genes. La herramienta, denominada TranscriptFormer, fue entrenada con datos de 112 millones de células provenientes de doce especies y permite establecer comparaciones entre organismos que no integraron el conjunto de entrenamiento.

Cómo funciona el modelo

El sistema trabaja con la expresión génica, es decir, con el conjunto de genes que cada célula activa en un momento dado. Durante el entrenamiento, la inteligencia artificial debió predecir valores de expresión génica faltantes, un procedimiento similar al que utilizan los modelos de lenguaje para completar palabras omitidas.

Según el informe difundido por Stanford, esa estrategia le permite ubicar a cada célula dentro de un espacio matemático compartido. En ese espacio mide el grado de similitud entre células, incluso cuando pertenecen a especies distintas, y logra identificar tipos celulares a gran escala.

Hallazgos sobre la evolución de las neuronas

Una de las aplicaciones consistió en investigar el origen evolutivo de las neuronas. La herramienta encontró parecidos entre los coanocitos de las esponjas y las neuronas de un gusano microscópico y de una rana, un vínculo que abre pistas para estudiar cómo surgieron esas células.

El análisis también aportó una nueva lectura sobre las llamadas células neuroides de las esponjas. Aunque su morfología había sugerido un parentesco con las neuronas, la actividad genética reveló una mayor cercanía con una glándula de rana, lo que apunta a una posible función digestiva.

Aplicaciones presentes y futuras

En el terreno médico, los creadores sostienen que el modelo ofrece una herramienta para reconocer identidades y estados celulares, un insumo clave para la investigación biológica. A futuro, la posibilidad de proyectar características de células funcionales que aún no existen aparece como una vía para el diseño de células con destino terapéutico, aunque los propios investigadores la plantearon como una aplicación todavía en estudio.

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