Redacción
El primer atlas celular de la inflamación, desarrollado por el Centro Nacional de Análisis Genómico (Cnag) y École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Suiza), consiste en una base de datos exhaustiva que analiza más de 6,5 millones de células de la sangre de más de 1.000 personas, entre individuos sanos y pacientes de 19 enfermedades distintas. Para acelerar el diagnóstico de enfermedades inflamatorias, el atlas utiliza la inteligencia artificial (IA).
Para la creación de este atlas, el estudio se ha centrado en estudiar cómo se desregula la inflamación y cuáles son los procesos que sigue cuando hay infecciones, enfermedades inmunológicas y ciertos tipos de cáncer. Asimismo, el trabajo propone convertir en biomarcadores a las propias células, al contener huellas de las enfermedades, mediante un análisis detallado de los diferentes estados celulares.
El nuevo atlas celular de la inflamación ha identificado indicadores moleculares que actúan como señales guía
Para ello, se ha aplicado la IA para clasificar pacientes según los datos de las células individuales que componen los diferentes mapas del atlas de la inflamación. Los investigadores han desarrollado un modelo de IA generativa capaz de aprender de los estados celulares y la actividad genética capturados en el atlas, con el objetivo de proyectar los patrones biológicos en futuros pacientes.
Gracias a este atlas, los investigadores han identificado indicadores moleculares que actúan como señales guía, orientando hacia una comprensión más profunda de la biología subyacente y permitiendo clasificar con precisión estas enfermedades. Para encontrar estas señales, han analizado los genes inflamatorios que coordinan la respuesta inmunitaria, identificando programas que activan las células inmunitarias, guían su movimiento, defienden contra agentes dañinos y desencadenan la defensa. Este conocimiento genético ayuda a diferencias cada enfermedad y a clasificar los pacientes según sus firmas inflamatorias únicas.
El atlas utiliza un modelo de IA generativa que aprende de los estados celulares y la actividad genética
Tras el lanzamiento de este recurso de código abierto, que ya se ha probado con muestras de pacientes como herramienta diagnóstica personalizada, el equipo está trabajando en la siguiente fase del proyecto: establecer los protocolos necesarios para la calidad y la estandarización de los datos, con el objetivo de construir una base sólida que permita su integración en la práctica clínica. Con este nuevo enfoque, se sienta las bases para una herramienta de medicina de precisión, capaz de acelerar el diagnóstico y guiar los tratamientos más personalizado. De esta forma, se podrá mejorar tanto la calidad de vida como la gestión clínica de individuos afectados por enfermedades con condiciones inflamatorias.
