Las células virtuales impulsadas por IA imitarán una amplia gama de comportamientos celulares con una precisión sin precedentes, según los científicos. La célula es una fábrica biológica increíblemente compleja. Como unidad básica de la vida, las células obtienen energía del entorno y la utilizan para fabricar máquinas moleculares complejas, construir copias de sí mismas y moverse. Esta magia biológica de 4.000 millones de años sigue asombrando…
Las células virtuales impulsadas por IA imitarán una amplia gama de comportamientos celulares con una precisión sin precedentes, afirman los científicos.
La célula es una fábrica biológica increíblemente compleja. Como unidad básica de la vida, las células recolectan energía del entorno y la utilizan para fabricar máquinas moleculares complejas, construir copias de sí mismas y moverse. Esta magia biológica de 4.000 millones de años continúa fascinando a los biólogos que luchan por comprender los intrincados procesos y principios que operan en su interior.
Para cambiar esto, los científicos han modelado células a diferentes niveles de detalle. Estos modelos ayudan a simular procesos biológicos importantes, como la transcripción y traducción de proteínas. Incluso los modelos más sofisticados pueden predecir algunas propiedades generales de una célula bacteriana, como su fenotipo, basándose en el código genético del organismo.
Pero estos modelos siguen siendo solo un primer paso para comprender toda la complejidad de los mecanismos celulares. Quizás el mayor desafío sea simular la gran cantidad de procesos y vías biológicas a través de diferentes escalas de resolución, desde el nivel atómico y molecular hasta el nivel celular y de tejidos. Estas actividades se caracterizan por una complejidad no lineal, donde los cambios pequeños en las condiciones iniciales pueden no tener efecto o pueden provocar enormes diferencias en los resultados en escalas de tiempo que van desde picosegundos hasta horas o días.
Un salto cualitativo
Por supuesto, las mejoras en la potencia de procesamiento y la complejidad algorítmica están haciendo que los modelos sean progresivamente mejores. Pero lo que los científicos necesitan es un cambio de paradigma que vaya más allá de estas mejoras incrementales.
Dicho cambio ya está en el horizonte, afirman Charlotte Boni, de la Universidad de Stanford, y sus colegas, ya que la inteligencia artificial tiene la capacidad de modelar células con una precisión sin precedentes y a una amplia gama de escalas.
Los científicos planean construir una célula virtual impulsada por IA que pueda imitar el comportamiento de células reales con tanta precisión que pueda predecir cómo responderán las células a una amplia gama de estímulos, identificar posibles dianas farmacológicas e incluso evaluar versiones virtuales de esos fármacos. El enfoque, afirman, sitúa «una comprensión predictiva integral de los mecanismos e interacciones celulares al alcance de la mano».
Datos de entrenamiento y avances tecnológicos
La clave del éxito con este enfoque es la disponibilidad de datos de entrenamiento. Aquí es donde brillan los bioinformáticos. «El volumen de datos biológicos sin procesar es innegable», señalan Boni y sus colegas. Apuntan al Sequence Read Archive, un repositorio público de datos de secuencias de ADN que actualmente contiene más de 14 petabytes de información, mil veces más que la utilizada para entrenar el modelo ChatGPT.
El desafío, por supuesto, es elegir sabiamente los datos de entrenamiento de estas fuentes. Gran parte de los datos existentes puede ser redundante o de valor limitado para fines de entrenamiento, y no es lo suficientemente diversa como para capturar toda la gama de comportamientos celulares. Esto se debe a que dichos datos se centran en gran medida en organismos utilizados en experimentos de laboratorio, como E. coli, ratones y humanos, lo que introduce sesgos en los modelos resultantes.
Boni y sus colegas señalan que se necesitan más datos de una variedad de fuentes, incluyendo secuencias de ADN, ARN y proteínas, así como de sitios de actividad a nivel de proteínas, estructura tisular y otros niveles.
Visión innovadora
Otro elemento importante es la estructura del modelo en sí. Boni y sus colegas proponen tres niveles de interacción que imitan a la célula a nivel molecular, celular y multicelular. Cada nivel puede ser interrogado mediante herramientas virtuales para producir resultados diseñados para proporcionar información a los humanos o como entradas para otra herramienta virtual. De este modo, se pueden diseñar experimentos para evaluar el comportamiento de las células en diferentes niveles.
Actualmente, la célula virtual impulsada por IA se encuentra todavía en sus primeras etapas, pero sus ambiciones son grandes. Este trabajo no puede ser realizado por uno o dos grupos de investigación por sí solos; requiere una amplia colaboración entre universidades, el gobierno y la industria.
Coordinar dichas colaboraciones suele ser un desafío, pero en este caso hay suficiente interés en juego como para motivar a todos. «La célula virtual de IA tiene el potencial de revolucionar el proceso científico, dando lugar a futuros avances en la investigación biomédica, la medicina personalizada, el descubrimiento de fármacos, la ingeniería celular y la biología programable», afirman Boni y sus colegas. Tendremos que ver qué pasa a continuación y quién se involucra.
