Una IA lee los genes como quien hojea el diario: y ya distingue células sanas de las otras

Porque, claro, lo que faltaba era que una computadora nos explique qué le pasa adentro de una célula. Pero parece que esta vez la cosa viene con substance: se llama TranscriptFormer, la hizo gente de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford y su truco es mirar qué genes prende cada célula para diferenciar las sanas de las que andan con problemas. Sí, como el mecánico que mete la lectora en el motor y te dice al toque qué cilindro está fallando.

¿Y cómo hace esto, en criollo?

La herramienta analiza lo que en biología se llama expresión génica: una especie de interruptor que cada célula enciende o apaga según el trabajo que le toca. Y ojo con un dato clave, porque mucha gente lo confunde: tener los mismos genes no significa cumplir la misma función. Traducido a la vida de un santafesino, es como dos chicos que comparten el mismo apellido y, sin embargo, uno estudia medicina en Rosario y el otro vende tortas en la costanera. El ADN es el apellido; lo que cada uno hace con eso, es otra cosa.

Para aprender la lógica, la IA se alimentó con información de 112 millones de células de 12 especies distintas, reunidas en atlas que funcionan como guías organizadas de tejidos. El método de entrenamiento es parecido al que usan los modelos de lenguaje, esos que completan palabras en una frase: el sistema aprendió a predecir valores de expresión génica que faltaban.

¿Qué encontró cuando la pusieron a trabajar?

Varias cosas interesantes. Primero, pudo identificar tipos celulares y medir cuánto se parecen células de organismos diferentes. Segundo, comparó los coanocitos de las esponjas con neuronas de un gusano microscópico y de una rana, y la IA marcó parecidos. Para los que se perdieron: los coanocitos son unas células con flagelo que tienen las esponjas y que vienen siendo como los primos lejanos de muchas células que tenemos hoy los animales.

• Células sanas versus enfermas: el modelo las separa leyendo qué genes están prendidos y cuáles no.
• Comparación entre especies: ubica las células en un mismo mapa matemático y mide parecidos, incluso entre organismos que no participaron del entrenamiento.
• Pistas evolutivas: vinculó coanocitos de esponjas con neuronas de gusanos y ranas, lo que ayuda a entender cómo aparecieron las neuronas en el árbol de la vida.
• Revés a una creencia: unas células de esponjas llamadas neuroides, que sonaban a neuronas por su nombre, se parecen más por su actividad genética a una glándula de rana, lo que sugiere un rol en la digestión.

¿Sirve para algo más que para publicar papers?

Por ahora es una herramienta para investigadores: el caudal de datos genéticos que se maneja hoy hace imposible que una persona los analice a mano sin pedir un plus por aguante. La posibilidad de diseñar células para terapias aparece mencionada como aplicación futura, no como promesa firme. O sea, nadie te está vendiendo que el año que viene te van a imprimir un páncreas nuevo a pedido.

Lo concreto es esto: tenemos una IA que lee genes con la misma naturalidad con la que uno lee el WhatsApp del grupo familiar, y que ya es capaz de separar la célula buena de la que está haciendo lío. Veremos si el próximo paso lo lleva del laboratorio a la consulta.