Un grupo de investigadores de la Universidad de Yale, en Estados Unidos, ideó una manera para encontrar patrones de actividad más extensos y específicos en células individuales provenientes de un gran número de personas, haciendo uso de redes neuronales artificiales.

En el trabajo, publicado en la revista Nature Methods, científicos del laboratorio de Smita Krishnaswamy, profesor asistente de genética y ciencias de la computación, detallan cómo la red neuronal de inteligencia artificial (IA) que desarrollaron, llamada SAUCIE (Spaen Autoencoder for Clustering, Imputation, and Embedded), es capaz de encontrar diferencias celulares clave dentro de los individuos, al igual que patrones más amplios que “narran” la historia de cómo funciona el cuerpo.

En colaboración con Ruth Montgomery, directora del Centro CyTOF de dicha casa de estudios, los investigadores utilizaron SAUCIE para analizar 20 millones de células obtenidas de 60 pacientes, e identificaron tipos raros de células T Gamma-Delta, las cuales regulan la manera en la que el cuerpo responde al virus causante del dengue.

Con SAUCIE, pudimos descubrir la aguja proverbial en el pajar, y 20 millones de células es un pajar muy grande“, destacó el primer autor Matt Amodio, estudiante egresado en ciencias de la computación.

El método ayudaría a acomodar un mayor volumen de datos de un paciente, en comparación con otras técnicas. También permitiría a los científicos identificar grupos más grandes de actividad celular que arrojarían luz respecto a la causa subyacente de las enfermedades que adquiere un individuo.

 

Vía: Yale News