El equipo de GenBio AI ha presentado AIDO Cell, un sistema de inteligencia artificial capaz de simular el comportamiento de una célula humana conectando ADN, ARN, proteínas y función celular dentro de un mismo entorno computacional.

La herramienta permite a los investigadores modificar virtualmente el material genético o las proteínas de una célula y observar, paso a paso, cómo esos cambios se propagan hasta alterar su comportamiento global, algo que hasta ahora solo podía comprobarse mediante experimentos reales de laboratorio.

Construido sobre una arquitectura de modelo de mundo, AIDO Cell tiene una particularidad clave: es un sistema con memoria. La célula simulada conserva las consecuencias de las intervenciones anteriores, de modo que una nueva modificación actúa siempre sobre un estado ya alterado y no sobre una base neutra.

La primera versión del sistema reproduce dos líneas celulares muy utilizadas en investigación biomédica, K562 (leucemia) y HepG2 (hígado), y la compañía ya trabaja en incorporar nuevos tipos celulares en próximas actualizaciones.

AIDO Cell forma parte de un programa más amplio, denominado AIDO (Artificial Intelligence Digital Organism), presentado en una perspectiva publicada en Nature Medicine por Le Song, Eran Segal y Eric Xing. El equipo fundador de GenBio incluye además a David Baker, Premio Nobel de Química 2024, investigador de la Universidad de Washington, junto a Emma Lundberg (Universidad de Stanford) y Ziv Bar-Joseph (Universidad Carnegie Mellon).

Una célula que recuerda su propio historial

A diferencia de otras simulaciones, en las que cada perturbación se analiza como un suceso aislado, AIDO Cell encadena los efectos de sucesivas intervenciones, imitando la forma en que se diseñan realmente los experimentos en un laboratorio húmedo. Esta capacidad resulta especialmente relevante para el estudio del envejecimiento, un proceso biológico que depende de la historia acumulada de una célula y no de un único interruptor que se activa de golpe.

Los propios investigadores advierten de que un cambio en la edad biológica prevista por el modelo no equivale a un rejuvenecimiento real: se trata de una predicción generada dentro de un entorno computacional que deberá confirmarse después mediante experimentos en tejido vivo.

Un primer ensayo con células de leucemia

Como primera prueba de concepto, GenBio AI aplicó el modelo a un caso ya conocido: el efecto del fármaco imatinib sobre células de leucemia. AIDO Cell logró reproducir el mecanismo de acción del medicamento y trazar cómo la respuesta prevista se extendía por el resto del entorno celular, aunque replicar un mecanismo ya descrito es un reto distinto al de predecir uno todavía desconocido.

La propia compañía describe esta primera versión como una vista previa funcional y ya ha anunciado el desarrollo de versiones más avanzadas a lo largo de este año y el próximo. Paralelamente, prepara un programa de acceso anticipado dirigido a investigadores de universidades, empresas biotecnológicas y compañías farmacéuticas.

El siguiente reto: acertar en lo desconocido

La prueba definitiva llegará cuando AIDO Cell empiece a generar predicciones que todavía no se conocen de antemano y la biología experimental deba confirmar si se cumplen. Si el sistema logra anticipar cómo una secuencia de intervenciones transforma el estado de una célula, podría convertirse en una herramienta para decidir qué experimentos merece la pena realizar en el laboratorio real.

Los propios autores del proyecto reconocen que quedan retos importantes por resolver, entre ellos la causalidad, la interpretabilidad, la incertidumbre, los sesgos y la capacidad de generalización del modelo. Por ello, prevén que los avances lleguen de forma progresiva, molécula a molécula, antes de poder aspirar a simular un organismo completo.