Las investigadoras a cargo del estudio. - IDIBELL
BARCELONA, 28 Sep. (EUROPA PRESS) -
Un estudio liderado por 3 centros barceloneses ha desarrollado ChromAgeNet, una inteligencia artificial (IA) que identifica patrones asociados al envejecimiento en imágenes de microscopia de células madre hematopoéticas analizando la organización del núcleo celular.
El trabajo, publicado en la revista 'Aging Cell', ha sido liderado por el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (Idibell), el Barcelona Supercomputing Center (BSC) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal) de la Fundación La Caixa, informan los centros en un comunicado de este lunes.
En concreto, la IA creada por el equipo estudia la organización tridimensional de la cromatina, formada principalmente por ADN y proteínas, que es el material que se encuentra en el núcleo de la célula 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 tridimiensionales de núcleos de células madre hematopoéticas de ratón, teñidas con Dapi, una técnica "sencilla y ampliamente usada" para visualizar ADN.
El modelo demostró una probabilidad del 77% de distinguir correctamente las células en 2 grupos, superando incluso un modelo de aprendizaje automático basado en características de la cromatina previamente definidas por los investigadores.
DETECTAR LO QUE EL OJO NO VE
ChromAgeNet permite ver diferencias asociadas al envejecimiento que no son necesariamente visibles a simple vista en imágenes microscópicas, así como determinar qué características específicas de las imágenes son más útiles para distinguir células jóvenes y envejecidas.
Conocer qué elementos del ADN usa el modelo para hacer sus predicciones proporciona información sobre la arquitectura nuclear que puede complementar otros biomarcadores de edad, como los relojes epigenéticos, que estiman la edad biológica basándose en cambios químicos del ADN.
El equipo también exploró el potencial de la IA como herramienta para tratamientos capaces de modificar características asociadas a la edad y, pese a no demostrar que los tratamientos tengan células funcionalmente rejuvenecidas, sí que muestran su potencial para detectar cambios asociados a la edad en respuesta a distintas intervenciones.
