Nuestro cuerpo está formado por un incontable número de células, peor hay algo más. Porque por mucho que conozcamos el tipo de células que forman nuestro hígado o los cardiomicotios que contraen tu corazón, necesitamos saber también cómo se unen. ¿Qué relaciones establecen? ¿De qué manera se apilan? Necesitamos conocer estas estructuras para comprender la mayoría de las funciones que nos dan vida. Por decirlo de otro modo: podemos conocer a la perfección la composición de un ladrillo, pero la integridad de una pared va a depender, también, de la manera en que los apilemos, si los intercalamos fila a fila y evitamos dejar huecos obtendremos una pared realmente resistente. Ahora bien… ¿qué sabemos sobre la arquitectura celular de nuestro cuerpo?

Por suerte conocemos bastantes detalles y cada vez más, pero, para ser sinceros, son muchos menos de los que nos gustaría, y a medida que vayamos revelando más información sobre este campo, daremos un empujón a otras áreas más aplicadas, como la medicina y la farmacología. No obstante, descubrir cómo se estructuran un puñado de células no es tan sencillo como analizar la disposición de los ladrillos que forman una pared. Las células son diminutas y frágiles, por lo que necesitamos métodos para estudiarlas que sean precisos y respetuosos. El problema (y la ventaja) de estos métodos es que ofrecen una inabarcable cantidad de detalles y encontrar patrones relevantes en ellas se hace difícil para nuestro cerebro. Ahora imagina un programa capaz de analizar imágenes tridimensionales de tejidos y detectar, automáticamente, patrones relevantes mediante la inteligencia artificial. Pues eso es lo que ha logrado un grupo de científicos españoles.

Un trabajo en equipo

El equipo que ha resuelto este problema está compuesto por profesionales de un gran número de instituciones. Entre ellas se encuentran investigadores del Instituto de Biomedicina de Sevilla, la Universidad del País Vasco, el Instituto Biofisika, el Donostia International Physics Centers, la Universidad de Sevilla, el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa de Madrid y el MRC Laboratory of Molecular Biology de Cambridge en el Reino Unido entre otras. Y es que para una cuestión tan compleja es indispensable el trabajo en equipo, tanto entre instituciones como entre disciplinas.

Su creación ha sido bautizada como Cartocell y emplea imágenes tridimensionales de microscopios para reconstruir y analizar tejidos epiteliales a escala celular. Dicho de otro modo: analiza la disposición de las células que componen la superficie de algunos órganos y del exterior de nuestro cuerpo. Los epitelios están formados por células muy unidas entre sí, por lo que esta proximidad tan extrema condiciona su geometría. De hecho, parte del equipo que ha desarrollado Cartocell descubrió, hace unos años, la forma que adoptan algunas células epiteliales al apilarse de forma óptima, maximizando sus propiedades mecánicas y así dotando de mayor flexibilidad y resistencia a los epitelios. Pero… ¿cómo han crear este programa?

Inteligencia artificial

La clave para lograr todo esto está, cómo no, en la inteligencia artificial, esa navaja multiusos que promete cambiar cada mínimo detalle de nuestra sociedad. En este caso, el programa utiliza esta tecnología para clasificar las células vistas al microscopio. La gran dificultad, según los propios investigadores, es que para entrenar una inteligencia artificial hace falta una gran cantidad de información perfectamente catalogada de forma manual. Ellos, sin embargo, encontraron una manera de atajar el problema para dar a luz a Cartocell. Para entrenar a su inteligencia artificial utilizaron un número bastante limitado de ejemplos, agilizando el proceso manual de encontrar imágenes y clasificarlas. A continuación, hicieron que esa inteligencia artificial analizara tejidos celulares que no había visto nunca, diferentes de lo que esta había aprendido. Aunque los resultados no eran perfectos, se aproximaban, y aquí es donde entra la genialidad del equipo.

Se dieron cuenta de que los detalles perdidos y los huecos que dejaba la IA entre las células analizadas podían suavizarse de forma puramente teórica. Las células epiteliales suelen adoptar un aspecto similar a los diagramas de Voronoi: Algo así como las fronteras entre un montón de pompas de jabón comprimidas entre dos láminas de vidrio, polígonos perfectamente acoplados. Teniendo esto en cuenta, podía afinarse el análisis de la IA, recuperando detalles perdidos por culpa del escaso entrenamiento inicial. Y la historia no acaba aquí, porque con estos nuevos análisis, los expertos han podido reentrenar a la IA para hacerla incluso más precisa. No es perfecta, pero es funcional y sumamente interesante.

Y es que, con esta tecnología, podemos detectar con más facilidad algunos cambios tisulares. Por ejemplo, nuevos patrones que emerjan en un conjunto de células ante la presencia de un fármaco, o un aspecto atípico que pueda indicar, por ejemplo, un proceso canceroso. Si todo progresa como se espera, Cartocell y otras tecnologías similares podrían marcar la diferencia en este tipo de situaciones y volverse una herramienta fundamental de la investigación biomédica.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Todavía es pronto para dar por hecho el éxito y la popularización de esta tecnología, pero, desde luego, la integración de herramientas de inteligencia artificial en la investigación científica está en plena efervescencia, y buena parte de ellas han llegado para quedarse y cambiar el panorama académico.

REFERENCIAS (MLA):

• Jesús A. Andrés, et al., CartoCell, a high-content pipeline for 3D image analysis, unveils cell morphology patterns in epithelia. Cell Reports Methods. 2023 https://doi.org/10.1101/2023.01.05.522724