¿Se puede mirar una célula y saber si está sana o enferma sin abrir el microscopio? Un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford construyó una herramienta que se acerca bastante a eso. Se llama TranscriptFormer y trabaja con la actividad de los genes, no con su secuencia. Es como comparar dos potreros por lo que se siembra en cada uno: la misma tierra puede dar maíz o soja, y según el cultivo uno deduce para qué sirve ese lote.

La IA se entrenó con datos de 112 millones de células pertenecientes a 12 especies distintas. El aprendizaje fue parecido al de los modelos de lenguaje que completan palabras faltantes: acá le taparon valores de expresión génica y el sistema tuvo que adivinarlos. Cuando terminó, cada célula quedó ubicada en un espacio matemático común, donde se puede medir qué tan parecidos son dos perfiles aunque vengan de organismos diferentes, algo que a ojo humano se vuelve imposible cuando el volumen crece.

Parentescos cruzados entre esponjas, gusanos y ranas

• Los coanocitos de las esponjas comparten patrones de actividad genética con neuronas de un gusano microscópico y de una rana, una pista para rastrear el origen evolutivo de las neuronas.
• Las llamadas células neuroides de las esponjas, bautizadas así por algunos rasgos superficiales, en realidad se parecen más a una glándula de rana, lo que sugiere un papel digestivo.
• La herramienta diferencia tipos celulares y distingue células sanas de enfermas a partir de los genes que encienden.

El paso siguiente que imaginan los investigadores es proyectar características de células funcionales que aún no existen, un camino que podría servir más adelante para diseñar terapias. Por ahora, lo concreto ya está sobre la mesa: un mapa común para comparar células de especies distintas y ubicar familias que la biología no había conectado tan claramente. Si te sirve, probalo.