Una IA lee la actividad de los genes y le pone nombre y apellido a cada célula, incluso si nunca la vio

Tengo un problema concreto para arrancar: cada célula del cuerpo activa un conjunto distinto de genes, y leer todos esos patrones a mano es una tarea imposible. Ahí entra TranscriptFormer, la inteligencia artificial que desarrolló un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.

La herramienta se entrenó con datos de 112 millones de células belonging to 12 especies distintas, reunidas en atlas que organizan información sobre tejidos y funciones. El mecanismo es parecido al que usan los modelos de lenguaje: aprendió a predecir valores de expresión génica que faltan, como cuando una IA completa la palabra que se borró en una oración.

Qué ve cuando mira una célula

El modelo no lee el ADN completo: lee qué genes se prenden y cuáles se apagan en cada célula. Eso le alcanza para diferenciar, por ejemplo, una célula beta del páncreas, que activa genes vinculados a la insulina, de un linfocito B, dedicado a fabricar anticuerpos. Aunque el genoma sea similar, la actividad cambia, y ahí aparece la identidad.

Pongamos un ejemplo bien de pueblo santacruceño para que se entienda: dos vecinos de El Calafate pueden tener apellido parecido y hasta compartir bisabuelos, pero uno atiende el kiosco y la otra da clases en la escuela rural. El ADN es el árbol genealógico; la expresión génica, el oficio cotidiano. TranscriptFormer lee el oficio.

Resultados concretos que ya están en el paper

• Distinguió células sanas de enfermas a partir de su firma genética.
• Identificó tipos celulares en especies que no formaron parte del entrenamiento.
• Comparó neuronas de un gusano microscópico y de una rana con los coanocitos de las esponjas, una pista sobre el origen evolutivo de las neuronas.
• Releyó las llamadas células neuroides de las esponjas: su actividad genética se parece más a la de una glándula de rana que a la de una neurona, lo que sugiere un rol digestivo.

El punto fuerte es la comparación cruzada: todas esas células terminan ubicadas en un espacio matemático común, donde la IA mide distancias entre organismos que nunca se cruzaron en el laboratorio. Eso permite estudiar patrones que, por volumen, escapan al ojo humano.

La pregunta es cuándo esos atlas y ese poder de cómputo bajan de precio y llegan a los laboratorios de la Argentina, para que un equipo de Río Gallegos o de Caleta Olivia pueda correr el mismo análisis sin depender de una conexión con Estados Unidos.