Uso del aprendizaje automático para mapear el envejecimiento cerebral a nivel celular

Uso del aprendizaje automático para mapear el envejecimiento cerebral a nivel celular

En una amplia entrevista de prensa genómica, el investigador de la Universidad de Stanford, Eric Sun, muestra cómo el aprendizaje automático está revolucionando nuestra comprensión del envejecimiento cerebral a una resolución celular sin precedentes. El Dr. Sun, que establecerá su laboratorio independiente en el Departamento de Ingeniería Biológica del MIT y el Instituto Ragon en 2026, representa una nueva generación de científicos informáticos que están transformando el envejecimiento de la investigación a través del aprendizaje automático innovador.

Descubrimiento revolucionario en los mecanismos del envejecimiento celular

El innovador trabajo del Dr. Sun se centra en el desarrollo de "relojes de envejecimiento espacial": sofisticados modelos de aprendizaje automático que pueden medir la edad biológica a nivel celular individual. Esto representa un salto cualitativo con respecto a la investigación tradicional sobre el envejecimiento, que normalmente examina tejidos u órganos como unidades enteras. Su reciente publicación en Nature (2025) muestra cómo estas herramientas computacionales pueden identificar tipos de células específicas que influyen dramáticamente en la trayectoria de envejecimiento de sus vecinas celulares, actuando en direcciones pro-envejecimiento o pro-rejuvenecimiento.

"Siempre me ha fascinado la biología del envejecimiento", explica el Dr. Sun en una entrevista. "¿Por qué tenemos arrugas a medida que envejecemos? ¿Por qué se vuelve más difícil de aprender y más fácil de olvidar? ¿Por qué algunos animales viven significativamente más que otros, pero aparentemente todos los animales experimentan envejecimiento?" Estas preguntas fundamentales despertaron su temprano interés en la investigación sobre el envejecimiento, que cristalizó después del descubrimiento del trabajo de Cynthia Kenyon sobre la dramática extensión de la esperanza de vida en C. elegans durante sus años de escuela primaria.

Marco computacional revolucionario para la investigación del envejecimiento

El enfoque del investigador de Stanford representa un cambio fundamental en la forma en que los científicos estudian el envejecimiento. Los métodos tradicionales a menudo proporcionan instantáneas amplias de los procesos de envejecimiento, pero los relojes espaciales de envejecimiento del Dr. Sun pueden identificar qué células envejecen más rápido o más lentamente en entornos de tejidos complejos. Esta comprensión detallada abre nuevas oportunidades para intervenciones específicas. Finalmente, ¿podrían los investigadores identificar y modificar los “malos actores” celulares específicos que aceleran el envejecimiento en el tejido cerebral? ¿Podría ser posible mejorar la actividad de las células que promueven la función juvenil en sus vecinas?

La metodología de investigación del Dr. Sun, que combina la transcriptómica espacial con el análisis unicelular, produce mapas detallados de cómo progresa el envejecimiento a través del tejido cerebral. Sus modelos de aprendizaje automático no identifican simplemente células envejecidas: revelan las complejas redes de comunicación intercelular que determinan si las células vecinas envejecen rápidamente o mantienen características juveniles.

De los fundamentos matemáticos al descubrimiento biológico

El camino hacia este avance se refleja en la experiencia interdisciplinaria única del Dr. Sun. Al crecer en Pueblo, Colorado, pasó innumerables horas en la biblioteca pública y quedó fascinado con los dinosaurios y la exploración espacial antes de centrarse en las matemáticas. “Las matemáticas fueron mi materia favorita durante la escuela secundaria”, señala, “y si bien puede que no hayan despertado directamente mi pasión por la ciencia, mi temprano amor por las matemáticas dio forma a las áreas y enfoques de investigación que me atrajeron”.

Esta base matemática resultó crucial cuando el Dr. Sun comenzó a desarrollar modelos computacionales durante sus años universitarios en Harvard, donde aplicó la química, la física y las matemáticas. Sus proyectos abarcaron desde la simulación del desarrollo cromosómico hasta la construcción de modelos matemáticos del envejecimiento y el uso del aprendizaje automático para predecir la edad a partir de datos multi-AMICS. Estas experiencias establecieron la alfabetización computacional que más tarde permitiría su revolucionario desarrollo del envejecimiento espacial.

Implicaciones para la investigación sobre la demencia y la neurodegeneración

Las aplicaciones prácticas del trabajo del Dr. Sun van mucho más allá de la investigación básica. Su marco computacional podría transformar la forma en que los investigadores abordan las enfermedades relacionadas con la edad, en particular la demencia y otras enfermedades neurodegenerativas. Al identificar los mecanismos celulares específicos que impulsan el envejecimiento cerebral, los científicos pueden desarrollar objetivos terapéuticos más precisos. ¿Qué pasaría si se pudieran diseñar tratamientos para que las señales rejuvenecedoras de las células beneficiosas supriman simultáneamente las influencias proenvejecimiento de las poblaciones celulares problemáticas?

La investigación del Dr. Sun también plantea preguntas fascinantes sobre la naturaleza del envejecimiento en sí. Si las células individuales pueden influir en las trayectorias de envejecimiento de sus vecinas, ¿cómo podrían los factores ambientales o las intervenciones terapéuticas explotar estas redes de comunicación celular? ¿Podría la comprensión de estos mecanismos conducir a tratamientos que no sólo retrasen el envejecimiento, sino que realmente lo reviertan en regiones específicas del cerebro?

Construyendo la próxima generación de investigadores sobre el envejecimiento

Además de sus contribuciones a la investigación, el Dr. Sun destacó la importancia de asesorar a los futuros científicos. "Aparte de mi investigación, estoy entusiasmado de establecer mi propio laboratorio y orientar a estudiantes y postdoctorados", explica. "Quiero apoyar y cultivar a la próxima generación de científicos, tanto en el área de la investigación del envejecimiento como más allá".

Su compromiso con la tutoría científica refleja preocupaciones más amplias sobre el apoyo a los investigadores jóvenes a través de los desafíos inevitables del descubrimiento científico. El Dr. Sun señala que la comunidad científica a menudo enfatiza el éxito sobre el fracaso, a pesar de que el fracaso es "extraordinariamente más común que el primero, y a menudo una serie de fracasos es el catalizador para la creación o el éxito final de la investigación".

Direcciones futuras en el envejecimiento de las computadoras

De cara al futuro, el laboratorio del Dr. His se centrará en la construcción de modelos de IA a gran escala para predecir los efectos de las perturbaciones biológicas en múltiples escalas, lo que podría permitir pantallas computacionales de alto rendimiento para los esfuerzos de rejuvenecimiento.

La visión a largo plazo del investigador incluye traducir los descubrimientos computacionales en terapias efectivas. Su trabajo sugiere un futuro en el que la investigación sobre el envejecimiento vaya más allá de describir lo que sucede durante el envejecimiento para controlar exactamente cómo ocurre. ¿Podrían sus relojes espaciales de envejecimiento guiar eventualmente tratamientos antienvejecimiento personalizados adaptados a los patrones de envejecimiento celular específicos de un individuo?

La investigación del Dr. Sun también destaca la relación cambiante entre la inteligencia artificial y el descubrimiento biológico. Sus relojes de envejecimiento espacial muestran cómo el aprendizaje automático no sólo puede analizar datos biológicos complejos, sino también generar conocimientos completamente nuevos sobre los procesos fundamentales de la vida. ¿Qué otros misterios biológicos podrían generar enfoques similares impulsados ​​por la IA a medida que avanza la potencia informática?

La entrevista de prensa genómica realizada por el Dr. Eric Sun es parte de una serie más amplia llamada Innovadores e Ideas, que destaca a las personas detrás de los avances científicos más influyentes de la actualidad. Cada entrevista de la serie presenta una combinación de investigaciones de vanguardia y reflexiones personales, lo que brinda a los lectores una visión integral de los científicos que están dando forma al futuro. Al combinar un enfoque en los logros profesionales con conocimientos personales, este estilo de entrevista invita a una narrativa más rica que atrae e ilumina a los lectores. Este formato proporciona un punto de partida ideal para perfiles que exploran el impacto del científico en el campo al tiempo que abordan temas humanos más amplios. Para obtener más información sobre los líderes de investigación y las estrellas en ascenso en nuestra serie de entrevistas Innovadores e Ideas - Genomic Press, visite nuestro sitio web de publicaciones:

Fuentes: