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Cuando se juntan el óvulo y el espermatozoide se forma el zigoto, una única célula de la que, si todo va bien, acabará formándose un ser humano. El zigoto es, por tanto, lo que se conoce como una célula totipotente, a partir de la cual se puede formar cualquier tejido. Cuando se divide, las dos células resultantes también son totipotentes, y cuando estas siguen dividiéndose, las cuatro que quedan también lo serán. Pero poco a poco, las células pierden su totipotencia y van especializándose en tejidos concretos. Y esto plantea una de las cuestiones más interesantes de la embriología: ¿Cómo sabe una célula de un embrión que ha de transformarse en una célula muscular? ¿O en un adipocito? ¿O en una neurona?
Para acabar transformándose en los tejidos finales, las células siguen las instrucciones que les dictan sus genes. Aunque tienen truco, puesto que todas las células de un mismo cuerpo humano contienen la misma información genética en su interior. Ergo la clave está en cómo y cuándo se activan las instrucciones codificadas en dichos genes. Y ese es el verdadero misterio.
La respuesta a estas preguntas parece estar más cerca gracias a un nuevo estudio liderado por Pulin Li y Nicholas Hutchins, del Instituto Whitehead y publicado en la revista Nature Methods. Según indican los investigadores, la clave no está en las células en sí, sino en las conversaciones que mantienen unas con otras. Gracias a esto, las células “entienden” en qué lugar y en qué momento del desarrollo se encuentran y qué camino deberían tomar.
Entendiendo un lenguaje químico
Los mensajes en las células se transmiten en lo que se llaman cascadas de señalización. Esto quiere decir que cuando la célula detecta un componente químico o una hormona en su superficie, esta produce una modificación en un componente de la membrana y transmite a su interior una serie de reacciones químicas que van sucediéndose una tras otra. El proceso se asemeja a lo que ocurre cuando activamos un interruptor. Al darle al botón, cerramos un circuito eléctrico y dejamos que fluyan los electrones. Los electrones, después, calientan el filamento de una bombilla, que se vuelve incandescente y por tanto, nos da luz.
En la célula, la información que transmite la sustancia activa un interruptor similar, pero que, en el caso del desarrollo, acaba con la activación o desactivación de ciertos genes. Aunque lo importante del descubrimiento es que han podido estudiar estos mensajes a la inversa. Es decir, han detectado que cada cascada de señalización deja una huella única que muestra exactamente qué señales ha recibido la célula y cómo ha reaccionado. Así también han podido averiguar que las células reaccionan de forma similar a estas cascadas independientemente de en qué tejido se encuentren.
Todo esto ha sido posible gracias a un modelo de aprendizaje automático (machine learning) llamado IRIS que ha sido entrenado específicamente en miles de datos procedentes de las distintas cascadas de señalización. “Piensa en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero que luego utilizan ese entrenamiento para reconocer otros idiomas”, explica Li, que también es profesor adjunto de biología en el MIT. “A esto se le llama aprendizaje por transferencia, y es la razón por la que IRIS puede funcionar en muchos tipos de células diferentes”.
Qué significa que IRIS entienda a las células
IRIS es un modelo de inteligencia artificial diseñado para reconocer patrones en datos muy complejos. Para ello, está entrenado específicamente en células embrionarias humanas en las que Li y Hutchins activaban o desactivaban de forma artificial las seis cascadas de señalización principales. Tras miles de combinaciones y réplicas, los investigadores crearon un enorme mapa de carreteras que permitía detectar la ruta que tomaría cada célula dependiendo de la cascada que activasen. Así, sabiendo la situación inicial y las señales que iban a mandar, en teoría IRIS podría predecir si la célula se transformaría en una neurona o en una célula del corazón.
Instituto Whitehead
Una de las pruebas también ha sido con tejido pulmonar. En la imagen se puede ver las ramificaciones pulmonares (en azul) en desarrollo en un sistema de cultivo in vitro.
Pero una cosa es la teoría y otra la práctica, así que el siguiente paso fue lanzar a IRIS al mundo real. Para ello, lo probaron en células embrionarias de ratón durante el proceso conocido como gastrulación. Durante ese momento del desarrollo las células empiezan a transformarse en los principales tejidos del cuerpo, así que era el terreno ideal para las pruebas. IRIS pudo predecir con precisión cuándo se activaría cada cascada de señalización que llevaría a las células a formar parte del tejido cardíaco, intestinal, muscular y de la médula espinal.
“IRIS nos está ayudando a descifrar el lenguaje que utilizan las células para comunicarse entre sí a un ritmo mucho más rápido del que podríamos alcanzar de forma realista mediante experimentos”, afirma Hutchins. De este modo, también podrían comprender exactamente qué sucede cuando la comunicación no es como debería. Estos modelos permitirían comprender el origen de enfermedades como el asma o la fibrosis pulmonar, en el que las células pulmonares se transforman en tejido cicatrizal sin que haya una causa conocida detrás.
Por otro lado, también especulan con la posibilidad de utilizar estos modelos para diseñar tratamientos basados en regeneración de tejidos. Aunque para ello, necesitan seguir aprendiendo el idioma de las células, y así seguir viendo qué mensajes se mandan unas con otras para acabar formando el cuerpo humano.