Códigos de barras e inteligencia artificial para comprender y controlar el envejecimiento de la sangre

Investigadores e investigadoras del laboratorio de Lars Velten en el Centro de Regulación Genómica (CRG) han logrado dos importantes avances que nos acercan a la comprensión y posible reversión de los efectos del envejecimiento en la sangre humana. En un par de estudios, el equipo ha utilizado los conocimientos más avanzados de la biología del envejecimiento y la inteligencia artificial para determinar cómo cambia nuestra sangre con el tiempo – y cómo podríamos reprogramarla algún día.

En un estudio publicado en Nature, el equipo del CRG – en colaboración con el grupo de Alejo Rodríguez-Fraticelli del IRB Barcelona – desveló cómo la diversidad de las células madre sanguíneas disminuye drásticamente con la edad. Rastrearon «códigos de barras» naturales en el ADN (marcas epigenéticas como la metilación, que se transmiten de una célula madre a sus hijas) para reconstruir el árbol genealógico de las células madre sanguíneas tanto en ratones como en humanos. Para ello, desarrollaron una nueva técnica, EPI-Clone, que lee los códigos de barras de metilación de células individuales. Descubrieron que, a partir de los 50 años, la mayoría de las personas empiezan a perder diversidad de células madre y unos pocos clones dominantes, especialmente los que tienden a producir células mieloides relacionadas con la inflamación, toman el relevo. Este cambio, que se hace casi universal a partir de los 60 años, está relacionado con enfermedades crónicas como la leucemia, afecciones cardiacas y una menor resistencia inmunitaria.

A los 60, la mayoría de las personas han perdido la diversidad de células madre sanguíneas en favor de unos pocos clones dominantes relacionados con la inflamación.

Mientras tanto, en un artículo publicado en Cell, el laboratorio Velten explica cómo utilizaron la IA generativa para diseñar secuencias sintéticas de ADN capaces de controlar la expresión génica con una precisión sin precedentes. Para desarrollar su modelo de IA, los investigadores dedicaron más de 5 años a realizar miles de experimentos con modelos de laboratorio de formación de la sangre, para poder descifrar las «reglas gramaticales» de los potenciadores o enhancers, reguladores clave de la actividad génica. Generaron más de 64.000 enhancers sintéticos, cada uno de ellos diseñado para testear sitios de unión de 38 factores de transcripción distintos. A continuación, su modelo de IA utilizó la comprensión de este «lenguaje» para crear frases totalmente nuevas: enhancers que no se encuentran en la naturaleza, generados desde cero para activar o silenciar genes en tipos celulares específicos. De hecho, en experimentos con células sanguíneas de ratón, estos enhancers sintéticos funcionaron exactamente como se había previsto. «Es como escribir un programa informático, pero para biología; una nueva forma de dar instrucciones a una célula con una precisión sin precedentes», afirma Robert Frömel, primer autor del estudio.

El equipo ha conseguido, por primera vez, generar moléculas sintéticas diseñadas por IA que pueden controlar con éxito la expresión génica en células sanas de mamíferos.

Juntos, estos dos estudios suponen un gran avance en la «biología generativa». Al revelar cómo se degrada el sistema sanguíneo con la edad y ofrecer una forma de reescribir sus circuitos de control genético, los científicos y científicas del CRG están sentando las bases de una futura medicina antienvejecimiento de precisión.