¿Te imaginas a los biólogos pasando más tiempo frente a un computador que en el laboratorio? Eso es lo que sueña Stephen Quake, director científico de la Chan Zuckerberg Initiative (CZI) en California, quien lidera la carrera por construir células virtuales gracias a la inteligencia artificial (IA).
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La idea es tan ambiciosa como fascinante: crear modelos virtuales capaces de predecir el comportamiento de una célula, por ejemplo, cómo reaccionaría una célula tumoral ante un medicamento específico. Esto permitiría ahorrar semanas de trabajo experimental y abriría nuevas puertas para entender y tratar enfermedades.
“Será una herramienta poderosa para comprender qué falla en las enfermedades”, explica Quake a Nature, quien imagina un futuro donde los experimentos se limiten a confirmar las predicciones generadas por estas células virtuales.
Millonarias apuestas por las células virtuales
Aunque estos desarrollos están en pañales, grandes nombres de la ciencia y la tecnología están invirtiendo fuerte. La CZI planea gastar cientos de millones de dólares en la próxima década para lograr este objetivo, mientras que Google DeepMind también trabaja en su propio proyecto de célula virtual.
“Es una tarea gigantesca”, asegura Jan Ellenberg, biólogo molecular en el Science for Life Laboratory en Suecia. Ellenberg co-lidera Alpha Cell, un modelo que verá la luz en 2026. “Ahora necesitamos proyectos pioneros que demuestren que esto es posible”.
Entre entusiasmo y escepticismo
Sin embargo, no todos están convencidos. Para Anshul Kundaje, biólogo computacional en Stanford, hay demasiado bombo y pocos resultados concretos. “Se está usando más como eslogan para captar fondos”, advierte.
Históricamente, los biólogos han usado modelos computacionales para simular células, pero los primeros intentos, como el modelado de la bacteria Mycoplasma genitalium en 2012, eran demasiado mecánicos. Ahora, gracias a la IA, se pueden crear representaciones más complejas aprendidas directamente de grandes volúmenes de datos, como ocurre con los famosos modelos de lenguaje natural.
Datos que alimentan a la IA
Buena parte de los avances se basa en datos de secuenciación de ARN de células individuales, lo que permite tener un mapa detallado de la actividad genética celular. Estas bases de datos, llamadas atlas celulares, revelan la diversidad de tipos celulares en humanos y otros organismos.
La CZI planea liberar datos de mil millones de células, mientras que el Arc Institute compartió recientemente información de 100 millones de células cancerígenas tratadas con fármacos.
“Generar datos a esta escala permite que los modelos de IA adquieran capacidades sofisticadas”, comenta Hani Goodarzi, del Arc Institute.
Retos y futuro
A pesar de los avances, los modelos actuales aún no logran predecir fenómenos fuera de los datos con los que fueron entrenados. Muchos expertos creen que para crear una verdadera célula virtual se requerirá integrar datos de microscopía y estudios dinámicos que muestren cómo interactúan los componentes celulares a lo largo del tiempo.
“Tenemos que ir más allá de los datos de secuenciación”, insiste Ellenberg.
El concepto de célula virtual sigue siendo difuso y significa cosas distintas para diferentes investigadores. Sin embargo, la comunidad científica confía en que pronto veremos modelos útiles para estudiar tipos celulares específicos, como células cardíacas u organoides intestinales.
Mientras tanto, Quake reconoce a Nature que aún queda camino por recorrer: “Ni los modelos están listos para los biólogos, ni los biólogos están listos para los modelos”.
