Un equipo de tres centros de investigación de Barcelona ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de reconocer señales de envejecimiento en las células madre de la sangre. Se llama ChromAgeNet y lo consigue analizando imágenes de microscopía del núcleo celular. El trabajo, publicado en la revista Aging Cell, es fruto de la colaboración entre el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL), el Barcelona Supercomputing Center (BSC) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal).
Los investigadores utilizaron imágenes tridimensionales de núcleos de células madre hematopoyéticas de ratón. Las tiñeron con DAPI, una técnica sencilla y muy extendida para visualizar el ADN. Con estas imágenes entrenaron una red neuronal convolucional, un tipo de modelo de IA diseñado para analizar imágenes. A partir del aspecto del núcleo, el modelo tiene un 77% de probabilidad de clasificar bien las células como jóvenes o envejecidas. Además, supera a un modelo de aprendizaje automático basado en rasgos de la cromatina definidos de antemano por el equipo.
Con la edad, el sistema hematopoyético pierde capacidad para producir células sanguíneas de forma adecuada. Este sistema reúne los órganos y tejidos encargados de fabricar la sangre. Entender cómo envejecen sus células madre es clave para encontrar formas de preservar o recuperar su función. ChromAgeNet aborda este problema desde un ángulo concreto: la arquitectura de la cromatina. Es el material de ADN y proteínas que empaqueta el ADN en el núcleo. Además, regula qué genes están activos y, en última instancia, define la identidad y la función de cada célula.
Detectar lo que el ojo no ve
Los cambios asociados al envejecimiento son muy sutiles y no siempre se aprecian a simple vista. ChromAgeNet identifica combinaciones de características espaciales de la cromatina que contienen información sobre la edad de la célula. El equipo también analizó qué rasgos de la imagen pesan más en las predicciones. Entre los más relevantes destacan la entropía de la cromatina, la heterocromatina situada en la periferia del núcleo y ciertos condensados de cromatina. Esta información va más allá de una simple clasificación. Aporta pistas sobre qué cambios en la arquitectura nuclear se relacionan con el envejecimiento. Además, puede complementar otros biomarcadores de edad, como los relojes epigenéticos, que estiman la edad biológica a partir de cambios químicos en el ADN.
Una vía para explorar estrategias de rejuvenecimiento
Como prueba de concepto, los investigadores aplicaron el modelo a células madre envejecidas tratadas con distintos fármacos epigenéticos. Querían comprobar si esos tratamientos modificaban la organización de la cromatina hacia un estado más joven. Los autores subrayan que estos resultados no demuestran que las células hayan rejuvenecido de forma funcional. Sí muestran que la herramienta puede detectar cambios asociados al envejecimiento en respuesta a distintas intervenciones. Como el DAPI es barato y fácil de incorporar a los protocolos, y el modelo tiene pocos parámetros, podría usarse en sistemas de microscopía de alto rendimiento. Esto permitiría analizar muchos compuestos y acelerar la búsqueda de candidatos para el rejuvenecimiento celular.
Datos abiertos para la comunidad científica
El equipo ha publicado también el conjunto de imágenes tridimensionales de células madre hematopoyéticas junto con ChromAgeNet. Es un recurso valioso, porque existen pocos conjuntos de datos de imagen públicos para estudiar el envejecimiento de estas células. Su disponibilidad puede facilitar el desarrollo y la validación de nuevas herramientas computacionales en este campo.
