El modelo IRIS del MIT descifra cómo se comunican las células
Un sistema de IA aprende el lenguaje químico que usan las células durante el desarrollo, acelerando la ingeniería de células madre.
What you could do with it
- Los investigadores podrían identificar qué combinaciones de señales dirigen a una célula madre hacia un destino específico y luego recrear esas mismas señales en el laboratorio 1.
- Los científicos podrían reconstruir la historia completa de señalización de cada célula dentro de un embrión de ratón o humano a una escala sin precedentes 1.
- Los investigadores podrían construir modelos de organoides 3D mejorados de tejido pulmonar para estudiar enfermedades como el asma, el cáncer de pulmón y la fibrosis pulmonar, y probar posibles terapias en ellos 1.
A Hidden Language in Your Cells
Tu cuerpo comienza como un pequeño grupo de células madre: tablones limpios que aún no saben si se convertirán en cerebro, hígado o músculo. A medida que se dividen, cada célula necesita entender su función. Lo logra enviando y recibiendo señales químicas a sus vecinas, como susurros en una habitación llena de gente.
Durante años, los científicos asumieron que estas conversaciones eran demasiado desordenadas para descifrarlas. Cada tipo de célula parecía interpretar las señales de manera diferente, lo que significaba que los investigadores necesitarían mapear cada vía por separado, un proceso agotador 1.
Entonces llegó IRIS.
What IRIS Actually Does
IRIS es un modelo basado en redes neuronales desarrollado en el MIT y el Whitehead Institute. En lugar de tratar a cada tipo de célula como algo único, los investigadores descubrieron algo sorprendente: las vías de señalización dejan "huellas dactilares" coherentes, patrones distintivos de actividad génica que reflejan qué señales recibió una célula.
Estas huellas son las mismas en diferentes tipos de células para la misma vía. Eso significa que una vez que aprendes el lenguaje de una vía, puedes aplicarlo en todas partes.
"Piensa en los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, que se entrenan principalmente en inglés, pero luego usan ese entrenamiento para ayudarlos a reconocer otros idiomas", dice Pulin Li, profesor asistente de biología del MIT 1. "Esto se llama aprendizaje por transferencia, y por eso IRIS puede funcionar en muchos tipos de células diferentes."
El equipo entrenó a IRIS con miles de células madre embrionarias humanas expuestas a docenas de combinaciones de las seis vías de señalización principales en múltiples etapas del desarrollo. Luego lo probaron en embriones de ratón durante la gastrulación, cuando las células se ramifican rápidamente en tejidos del corazón, el intestino, el músculo y la médula espinal.
IRIS predijo exactamente cuándo y dónde se activaban vías específicas, incluso para tipos de células que nunca había visto antes.
Why This Matters
La capacidad de reconstruir la historia de señalización de una célula a gran escala abre puertas que antes eran imposibles. Los investigadores ahora pueden identificar qué combinaciones de señales dirigen a una célula madre hacia un destino específico, y recrear esas señales en el laboratorio.
Cuando el equipo usó IRIS para estudiar el desarrollo pulmonar, el modelo predijo que activar una vía particular fomentaría el crecimiento específico del pulmón. Los experimentos en embriones de ratón confirmaron la predicción 1.
Esto podría acelerar la ingeniería de células madre para la medicina regenerativa y mejorar el desarrollo de organoides, pequeños modelos 3D que se parecen a órganos reales y que se usan para estudiar afecciones como el asma, el cáncer de pulmón y la fibrosis pulmonar.
"De estas maneras, IRIS nos está ayudando a descifrar el lenguaje que usan las células para comunicarse entre sí a una velocidad mucho mayor de la que podríamos lograr de manera realista mediante experimentos", dice el estudiante de posgrado Nicholas Hutchins 1.
Los hallazgos aparecieron en Nature Methods el 8 de septiembre de 2026.
How good is it
El modelo se entrenó con miles de células madre embrionarias humanas expuestas a docenas de combinaciones de las seis vías de señalización principales en múltiples etapas del desarrollo 1. Luego se probó con células individuales de embriones de ratón durante la gastrulación, donde pudo predecir con precisión cuándo y dónde se activarían vías de señalización específicas en células destinadas a convertirse en tejido del corazón, el intestino, el músculo y la médula espinal . En un experimento separado, IRIS predijo que activar una vía de señalización específica fomentaría el desarrollo pulmonar, y los experimentos en embriones de ratón confirmaron la predicción . No se reportaron modelos rivales ni puntuaciones numéricas de referencia .
Picture: news.mit.edu
Los datos clave
- IRIS usa aprendizaje por transferencia para reconocer huellas dactilares de señalización celular en diferentes tipos de células
- Las huellas dactilares de las vías de señalización son consistentes independientemente del tipo de célula
- El modelo predijo señales de desarrollo pulmonar confirmadas en experimentos con embriones de ratón
- Publicado en Nature Methods el 8 de septiembre de 2026