Investigadores de Cataluña desarrollan ChromAgeNet, un modelo de inteligencia artificial que identifica señales de envejecimiento en las células madre de la sangre y que puede complementar otros biomarcadores de edad como los relojes epigenéticos para diseñar estrategias de rejuvenecimiento.
Un equipo de investigadores del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL), el Barcelona Supercomputing Center--Centro Nacional de Supercomputación (BSC) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), centro impulsado por la Fundación La Caixa, presentan una nueva herramienta de IA para estudiar estrategias de rejuvenecimiento celular.
Los investigadores, que publican su hallazgo en la revista Aging Cell, analizan la arquitectura de la cromatina —la forma como el ADN se organiza en el núcleo celular— para distinguir células madre sanguíneas jóvenes y envejecidas y abre una nueva vía para estudiar estrategias de rejuvenecimiento celular.
"El envejecimiento afecta progresivamente al funcionamiento de nuestro organismo y, entre otros, deteriora la capacidad del sistema hematopoyético —el conjunto de órganos y tejidos responsables de producir las células de la sangre— para mantener una producción adecuada de células sanguíneas. Comprender y medir este proceso es especialmente relevante para estudiar cómo envejecen las células madre de la sangre y para identificar estrategias que permitan preservar o recuperar su función", explica el IDIBELL en un comunicado hecho público hoy.
El trabajo, dirigido por Maria Carolina Florian, investigadora del programa de Medicina regenerativa del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (Idibell) y profesora investigadora ICREA, y Paula Petrone, investigadora del BSC, ha sido una parte central de la tesis doctoral de Pablo Iañez, investigador del ISGlobal, y combina conocimientos especializados en biología de las células madre, envejecimiento, análisis de imágenes e inteligencia artificial.
La herramienta ChromAgeNet, identifica, concretamente, patrones asociados al envejecimiento en imágenes de microscopía de células madre hematopoyéticas mediante el análisis de la organización tridimensional de la cromatina, el material formado principalmente por ADN y proteínas que se encuentra en el núcleo celular, que empaqueta el ADN y regula qué genes están activos, determinando en última instancia la identidad y la función de la célula.
Para desarrollar el modelo, los investigadores analizaron imágenes tridimensionales de núcleos de células madre hematopoyéticas de ratón, teñidos con una técnica para visualizar el ADN, y "mediante una red neuronal convolucional —un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para analizar imágenes—, ChromAgeNet aprendió a distinguir células jóvenes de células envejecidas".
Basándose en la apariencia del núcleo, el modelo demostró una probabilidad del 77% de distinguir correctamente las células en dos grupos, superando incluso a un modelo de aprendizaje automático basado en características de la cromatina previamente definidas por los investigadores.
El estudio demuestra que la organización tridimensional del ADN contiene información cuantificable sobre el envejecimiento de las células madre de la sangre y que la inteligencia artificial puede ayudar a extraer esta información de imágenes microscópicas.
"Uno de los aspectos relevantes del trabajo es que las diferencias asociadas al envejecimiento no son necesariamente visibles a simple vista en las imágenes microscópicas. El envejecimiento de las células madre es un proceso heterogéneo y los cambios en la arquitectura del núcleo pueden ser muy sutiles. ChromAgeNet permite identificar combinaciones de características espaciales de la cromatina que contienen información sobre el estado de envejecimiento de las células.
Además, los investigadores analizaron el funcionamiento del modelo para determinar qué características concretas de las imágenes son las que más contribuyen a distinguir las células jóvenes de las envejecidas. "Conocer qué elementos de la organización del ADN utiliza el modelo para realizar sus predicciones permite ir más allá de una simple clasificación entre células jóvenes y envejecidas y aporta información sobre las características de la arquitectura nuclear asociadas al envejecimiento. Esta aproximación puede complementar otros biomarcadores de edad, como los denominados relojes epigenéticos, que estiman la edad biológica a partir de determinados cambios químicos en el ADN, entre ellos los relacionados con la metilación", apuntan.
Estrategias contra el envejecimiento
El equipo también exploró el potencial de ChromAgeNet como herramienta de cribado de tratamientos capaces de modificar características asociadas al envejecimiento. Como prueba de concepto, el modelo se aplicó a células madre hematopoyéticas envejecidas tratadas con diferentes fármacos epigenéticos para evaluar si estos tratamientos producían cambios en la organización de la cromatina compatibles con un estado más joven.
Estos resultados no demuestran que los tratamientos hayan rejuvenecido funcionalmente las células, pero sí muestran "el potencial de ChromAgeNet como herramienta para detectar cambios asociados al envejecimiento en respuesta a diferentes intervenciones y explorar posibles estrategias de rejuvenecimiento" combinada con protocolos de microscopía que permite analizar grandes cantidades de muestras". Esto podría contribuir en el futuro a estudiar un elevado número de compuestos y acelerar la identificación de candidatos para estrategias de rejuvenecimiento celular.
Como parte del trabajo, los investigadores ponen a disposición de la comunidad científica un conjunto de datos de imágenes tridimensionales de células madre hematopoyéticas, junto con ChromAgeNet, con el objetivo de facilitar el desarrollo y la validación de nuevas herramientas computacionales para estudiar el envejecimiento de estas células.
Aging Cell, 2026.https://doi.org/10.1111/acel.70656
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