Soy de los que todavía se sorprenden cuando la ciencia confirma una intuición que uno tenía de chico: que el cuerpo humano es, antes que nada, una conversación. Una conversación larguísima, minuciosa, que empieza cuando todavía no somos más que un puñado de células y que sigue, en silencio, durante toda la vida. Esa idea me volvió a la cabeza esta semana cuando leí lo que acaba de publicar un equipo del Instituto Whitehead, en Estados Unidos: acaban de crear una inteligencia artificial llamada IRIS que, básicamente, aprende a leer esa conversación. Y lo mejor es que no se queda en la teoría: ya la están usando para entender enfermedades que nos afectan a muchos.

La investigadora Pulin Li, que trabaja en el Instituto Whitehead y es profesora de biología en el MIT, lo explica con una imagen que a mí me resultó muy clara. Le pido al lector que me banque la referencia tecnológica: pensemos en los asistentes de voz que conocemos, como Siri, que se entrenan sobre todo en inglés y después, con ese aprendizaje, son capaces de reconocer otros idiomas. IRIS hace algo parecido, pero con señales químicas. Primero aprende a identificar un mensaje en un grupo de células y después, con ese entrenamiento, lo reconoce en tejidos completamente distintos, incluso en aquellos que nunca vio durante su preparación. Es un enfoque de aprendizaje por transferencia, la misma técnica que se usa en muchos sistemas de inteligencia artificial.

Cómo se entrenó a IRIS

Para enseñarle a leer esos mensajes, el equipo trabajó con células madre de ratón y de humano. Lo que hicieron fue activar y desactivar de forma controlada seis señales químicas distintas, combinarlas de miles de maneras posibles y registrar, cada vez, cómo respondía la actividad genética de cada célula. Con toda esa información armaron un mapa: ante determinada combinación de señales, el sistema puede predecir en qué se va a convertir esa célula. Como si fuera un traductor simultáneo entre el lenguaje químico del embrión y el lenguaje de los tejidos que se están formando.

• En embriones de ratón, IRIS anticipó con precisión qué señales conducen a la formación del corazón, los intestinos, los músculos y la médula espinal.
• Superó una prueba sobre segmentación embrionaria, el proceso por el cual el cuerpo se organiza en partes respondiendo a señales que llegan desde dos direcciones opuestas, sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea.
• Cuando se la evaluó con tipos de células nerviosas que nunca había procesado, sus predicciones coincidieron con lo que ya se conocía sobre la formación del sistema nervioso.
• Los investigadores ya la aplicaron para mejorar el cultivo de tejido pulmonar en laboratorio, con implicancias potenciales para enfermedades como el asma y la fibrosis pulmonar.

Por qué importa, más allá del laboratorio

Lo que me interesa destacar, y se lo digo especialmente a quienes como yo no somos científicos pero nos gusta entender qué está pasando, es lo siguiente: durante décadas, uno de los grandes misterios de la biología del desarrollo fue descifrar cómo hacen las células para recibir mensajes químicos y transformarse, según lo que les toca, en una neurona, en una célula del corazón o en parte de un pulmón. IRIS no resuelve el misterio entero, pero nos da por primera vez una herramienta capaz de seguir esa conversación en tiempo real y proponer respuestas concretas. Y eso, en la práctica, puede cambiar la forma en que se investigan enfermedades que tienen que ver con el desarrollo, con la regeneración de tejidos y, sobre todo, con órganos que hoy no podemos cultivar bien en el laboratorio.

Volví a pensar en esa idea de la conversación, ahora a la inversa. Si las células del cuerpo humano no trabajan de forma aislada y durante el desarrollo embrionario se comunican mediante señales químicas que les indican en qué tipo de célula deben convertirse, lo que acaba de pasar en el Instituto Whitehead es que aprendimos a escuchar esa charla. Y lo que es más importante: empezamos a entenderla. Eso, para mí, es de las noticias que vale la pena contar despacio.