Cuando un embrión se desarrolla a partir de un pequeño grupo de células madre, esas células que partieron como una "hoja en blanco" empiezan a asumir funciones especializadas, como neuronas, células del hígado o del músculo. Luego se organizan en estructuras tridimensionales, como tejidos y órganos.

El destino de cada célula, o sea en qué tipo especializado se va a convertir, depende de qué genes se encienden o se apagan dentro de ella. Esos patrones de actividad genética definen su estructura y su función, y le permiten cumplir un rol específico en el cuerpo.

La decisión no la toma cada célula por su cuenta. Las células envían y reciben señales químicas de sus vecinas todo el tiempo, y esas señales les indican dónde están, en qué etapa del desarrollo van y en qué deben convertirse. Los mensajes viajan por secuencias de varios pasos llamadas vías de señalización, que traducen la señal externa en cambios concretos de actividad genética dentro de la célula.

Poder reconstruir la secuencia de instrucciones que recibió una célula le daría a los investigadores una forma directa de entender cómo se desarrollan los tejidos y cómo esos procesos fallan en una enfermedad.

¿Por qué era tan difícil hasta ahora?

Los científicos asumían que el efecto de una vía de señalización cambia mucho de un tipo celular a otro. Eso obligaba a mapear cada vía por separado en cada tipo de célula, un trabajo largo y minucioso.

Un nuevo estudio, liderado por Pulin Li, profesora asistente de biología del MIT e integrante del Whitehead Institute for Biomedical Research, y por el estudiante de posgrado Nicholas Hutchins, descubrió que cada vía de señalización deja una "huella" propia. Es un patrón característico de actividad genética que refleja las señales que la célula recibió.

Esas huellas se mantienen iguales en distintos tipos celulares para una misma vía. En vez de mapear cada tipo de célula por separado, los científicos pueden reconstruir la historia de señales de muchos tipos celulares a partir de esas huellas.

¿Qué hace exactamente IRIS?

El hallazgo fue posible gracias a un modelo de aprendizaje automático llamado IRIS. El modelo detecta las huellas de las distintas vías de señalización y señala qué señales recibió una célula en cada etapa del desarrollo dentro de un embrión, incluso en tipos celulares que no conocía.

Según el MIT, el enfoque deja atrás los métodos tradicionales, que exigen probar cada vía en cada tipo celular posible, y abre la posibilidad de mapear la historia de señales de todas las células de un embrión de ratón o humano.

"Piensa en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan sobre todo en inglés pero después usan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas", explica Li. "Eso se llama aprendizaje por transferencia, y es la razón por la que IRIS funciona en muchos tipos celulares distintos."

Los resultados se publicaron en acceso abierto en la revista Nature Methods el 8 de septiembre. Podrían acelerar la ingeniería de células madre para medicina regenerativa y mejorar la creación de organoides, modelos tridimensionales en miniatura que imitan órganos reales y sirven para estudiar enfermedades y probar fármacos. Una vez que se conoce el patrón de señales que convierte una célula madre en un tipo celular específico, ese patrón se puede recrear para controlar el destino de las células en un laboratorio o en un entorno médico.

IRIS es una red neuronal, un sistema que reconoce patrones en datos complejos de forma parecida a como lo hace el cerebro. Revisa la actividad genética completa de una célula y estima qué vías de señalización estuvieron "encendidas" en cada momento del desarrollo.

Cómo se entrenó y cómo se probó

Li y Hutchins entrenaron IRIS con un gran conjunto de datos experimentales. Midieron cómo respondían miles de células madre embrionarias humanas a decenas de combinaciones de seis vías de señalización principales, en varias etapas del desarrollo. Con eso armaron un mapa, o atlas, de cómo cada combinación de señales influye en el comportamiento celular.

Después probaron IRIS con células individuales de embriones de ratón durante la gastrulación, la etapa en que las células se ramifican rápido hacia distintos destinos. IRIS predijo con precisión cuándo y dónde se activaban vías específicas en células destinadas a formar tejido del corazón, el intestino, el músculo y la médula espinal. Esas variaciones en las moléculas de señalización son las que guían a las células a formar las estructuras correctas en el lugar correcto.

Con este enfoque los científicos pueden entender mejor los fundamentos de la comunicación entre células y, además, obtener una hoja de ruta práctica para guiar células madre hacia tipos celulares específicos y funcionales en el laboratorio.

La predicción del pulmón

Los investigadores usaron IRIS para identificar las señales necesarias para crear un tipo celular clave en el desarrollo del pulmón. El modelo predijo que activar una vía de señalización específica favorecería el desarrollo pulmonar, y los experimentos en embriones de ratón lo confirmaron. Conocer la combinación precisa de señales que impulsa el desarrollo de las células del pulmón permite generar modelos de tejido pulmonar en laboratorio más fieles.

"De estas formas, IRIS nos está ayudando a descifrar el lenguaje que usan las células para hablar entre sí mucho más rápido de lo que podríamos lograr en la práctica con experimentos", dice Hutchins.

Esos modelos mejorados permitirían estudiar enfermedades como el asma, el cáncer de pulmón y la fibrosis pulmonar, en la que el tejido del pulmón se llena de cicatrices, muchas veces sin causa conocida. Sobre ellos se podrían probar terapias y, más adelante, diseñar tratamientos regenerativos que reparen el tejido dañado.