Lovaina, 14 de febrero de 2025 - Un equipo de investigación belga, en un estudio publicado en Science, utilizó el aprendizaje profundo para explorar cómo los interruptores genéticos definen los tipos de células cerebrales entre especies. Entrenaron modelos con datos cerebrales humanos, de ratón y de pollo, descubriendo que algunos tipos de células están altamente conservados entre aves y mamíferos después de millones de años de evolución, mientras que otros evolucionaron de manera diferente.
El estudio arroja luz sobre la evolución del cerebro y proporciona herramientas para estudiar cómo la regulación genética da forma a diferentes tipos de células entre especies o estados de enfermedad. Las células cerebrales, como todas las células del cuerpo, comparten el mismo ADN pero difieren en forma y función. Los investigadores han estado trabajando para comprender qué hace que cada tipo de célula sea único, centrándose en secuencias cortas de ADN que actúan como interruptores, controlando la actividad genética. La regulación de estos interruptores asegura que cada célula cerebral use las instrucciones genéticas correctas para desempeñar su función. Los científicos llaman a los patrones de estos interruptores genéticos un código regulatorio.
El profesor Stein Aerts y su equipo en VIB.AI [VIB Inteligencia Artificial] y el Centro VIB-KU Leuven para la Investigación del Cerebro y las Enfermedades estudian los principios del código regulatorio y su impacto en enfermedades como el cáncer o los trastornos cerebrales. Desarrollan métodos de aprendizaje profundo para analizar la información de regulación genética de miles de células individuales.
Aerts explica: "Los modelos de aprendizaje profundo que trabajan con el código de secuencia de ADN nos han ayudado enormemente a identificar mecanismos reguladores en diferentes tipos de células. Ahora, queríamos explorar si este código regulatorio también podría informarnos sobre cómo estos tipos de células se conservan entre especies".
Los cerebros de mamíferos y aves tienen una neuroanatomía [estructura nerviosa] diferente, a pesar de las trayectorias de desarrollo compartidas. El equipo de Aerts aplicó modelos de aprendizaje profundo para evaluar si estas diferencias y similitudes se reflejan en códigos regulatorios compartidos o divergentes.
Nikolai Hecker y Niklas Kempynck, un postdoctorado [investigador postdoctoral] y un estudiante de doctorado respectivamente en el laboratorio de Aerts, desarrollaron modelos de aprendizaje automático para comparar tipos de células entre cerebros humanos, de ratón y de pollo, que abarcan aproximadamente 320 millones de años de evolución. Primero crearon un atlas transcriptómico [un mapa completo de todas las moléculas de ARN en una célula u organismo] para comprender la composición del tipo de célula del cerebro de pollo.
Hecker afirma: "Nuestro estudio demuestra cómo podemos usar el aprendizaje profundo para caracterizar y comparar diferentes tipos de células en función de sus códigos regulatorios. Podemos usar estos códigos para comparar genomas de diferentes especies, identificar qué códigos regulatorios se han conservado evolutivamente y obtener información sobre cómo han evolucionado los tipos de células".
El equipo descubrió que algunos códigos de tipo celular regulatorio están altamente conservados entre aves y mamíferos, mientras que otros han evolucionado de manera diferente. Los códigos regulatorios para ciertas neuronas de aves se asemejan a los de las neuronas de capas profundas en la neocorteza [la capa externa del cerebro] de los mamíferos.
Kempynck agrega: "Mirar directamente el código regulatorio presenta una ventaja significativa. Puede decirnos qué principios regulatorios se comparten entre especies, incluso si la secuencia de ADN en sí misma ha cambiado".
El equipo de Aerts verificó previamente que los códigos regulatorios para los estados celulares del melanoma (cáncer de piel) se conservan entre mamíferos y peces cebra e identificó variantes en los genomas de pacientes con melanoma. Los modelos del estudio actual sobre los tipos de células cerebrales proporcionan herramientas para estudiar el impacto de las variantes genómicas y su asociación con rasgos y trastornos mentales o cognitivos.
Aerts dice: "En última instancia, los modelos que aprenden el código regulatorio genómico tienen el potencial de examinar los genomas e investigar la presencia o ausencia de tipos de células o estados celulares específicos en cualquier especie. Esta sería una herramienta poderosa para estudiar y comprender mejor las enfermedades".
Aerts y su equipo están expandiendo su modelado evolutivo a más cerebros de animales, desde peces hasta ciervos, erizos y carpinchos, en colaboración con el Zoo Science and Wildlife Rescue Center. También están explorando cómo estos modelos de IA pueden ayudar a desentrañar la variación genética relacionada con la enfermedad de Parkinson.