Una investigación pionera desarrollada por tres centros con sede en Barcelona ha dado origen a ChromAgeNet, una inteligencia artificial capaz de identificar patrones asociados al envejecimiento en imágenes de microscopía de células madre hematopoéticas mediante el análisis de la organización del núcleo celular. El trabajo científico fue publicado en la revista ‘Aging Cell’ y estuvo coordinado por el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (Idibell), el Barcelona Supercomputing Center (BSC) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal).
Arquitectura nuclear y precisión del modelo
El sistema informático examina la disposición tridimensional de la cromatina, un complejo compuesto principalmente por ADN y proteínas que se localiza en el interior del núcleo de la célula y cumple la función de regular qué genes se mantienen activos, determinando en última instancia la identidad y la función celular.
Para entrenar y poner a prueba este modelo, los expertos analizaron imágenes tridimensionales de núcleos celulares teñidas con Dapi, una técnica sencilla y ampliamente empleada para visualizar el material genético. Los resultados demostraron que el sistema superó incluso a los modelos de aprendizaje automático basados en características de la cromatina definidas previamente por los propios científicos.
Nuevas perspectivas para biomarcadores de edad
ChromAgeNet permite observar diferencias vinculadas al envejecimiento que escapan a la simple vista en las imágenes microscópicas tradicionales. Asimismo, la herramienta detalla qué elementos específicos del ADN utiliza para efectuar sus predicciones, ofreciendo información sobre la arquitectura nuclear que puede servir como complemento a otros biomarcadores de edad ya existentes, como los relojes epigenéticos.
Durante la investigación, el equipo también evaluó el potencial de la tecnología como instrumento orientado a tratamientos que buscan modificar los rasgos asociados al paso del tiempo. Si bien el estudio no demostró que las células recuperaran una funcionalidad plenamente rejuvenecida, sí evidenció la utilidad del modelo para detectar cambios biológicos derivados de distintas intervenciones.
