{"id":209096,"date":"2026-09-29T09:28:13","date_gmt":"2026-09-29T08:28:13","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/identifican-gracias-a-una-ia-senales-de-envejecimiento-en-las-celulas-madre-de-la-sangre\/"},"modified":"2026-09-29T09:28:13","modified_gmt":"2026-09-29T08:28:13","slug":"identifican-gracias-a-una-ia-senales-de-envejecimiento-en-las-celulas-madre-de-la-sangre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/identifican-gracias-a-una-ia-senales-de-envejecimiento-en-las-celulas-madre-de-la-sangre\/","title":{"rendered":"Identifican gracias a una IA se\u00f1ales de envejecimiento en las c\u00e9lulas madre de la sangre"},"content":{"rendered":"

El envejecimiento afecta progresivamente al funcionamiento de nuestro organismo y, entre otros, deteriora la capacidad del sistema hematopoy\u00e9tico \u2014el conjunto de \u00f3rganos y tejidos responsables de producir las c\u00e9lulas de la sangre\u2014 para mantener una producci\u00f3n adecuada de c\u00e9lulas sangu\u00edneas. Comprender y medir este proceso es especialmente relevante para estudiar c\u00f3mo envejecen las c\u00e9lulas madre de la sangre y para identificar estrategias que permitan preservar o recuperar su funci\u00f3n.<\/p>\n

El envejecimiento afecta progresivamente al funcionamiento de nuestro organismo y, entre otros, deteriora la capacidad del sistema hematopoy\u00e9tico, el conjunto de \u00f3rganos y tejidos responsables de producir las c\u00e9lulas de la sangre<\/p>\n

El trabajo, liderado por el Instituto de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica de Bellvitge (IDIBELL), el Barcelona Supercomputing Center\u2013Centro Nacional de Supercomputaci\u00f3n (BSC) y el ISGlobal, presenta ChromAgeNet, una herramienta basada en inteligencia artificial que identifica patrones asociados al envejecimiento en im\u00e1genes de microscop\u00eda de c\u00e9lulas madre hematopoy\u00e9ticas. El investigador Pablo I\u00e1\u00f1ez Picazo es el primer autor del art\u00edculo.<\/p>\n

As\u00ed, la tecnolog\u00eda los localiza mediante el an\u00e1lisis de la organizaci\u00f3n tridimensional de la cromatina, el material formado principalmente por ADN y prote\u00ednas que se encuentra en el n\u00facleo celular, que empaqueta el ADN y regula qu\u00e9 genes est\u00e1n activos, determinando en \u00faltima instancia la identidad y la funci\u00f3n de la c\u00e9lula. Los resultados se han publicado en la revista Aging Cell<\/a>.<\/p>\n

Para desarrollar el modelo, los investigadores analizaron im\u00e1genes tridimensionales de n\u00facleos de c\u00e9lulas madre hematopoy\u00e9ticas de rat\u00f3n, te\u00f1idos con DAPI, una t\u00e9cnica sencilla y ampliamente utilizada para visualizar el ADN. Mediante una red neuronal convolucional \u2014un tipo de modelo de inteligencia artificial dise\u00f1ado para analizar im\u00e1genes\u2014, ChromAgeNet aprendi\u00f3 a distinguir c\u00e9lulas j\u00f3venes de c\u00e9lulas envejecidas.<\/p>\n

Bas\u00e1ndose en la apariencia del n\u00facleo, el modelo demostr\u00f3 una probabilidad del 77 % de distinguir correctamente las c\u00e9lulas en dos grupos, superando incluso a un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico basado en caracter\u00edsticas de la cromatina previamente definidas por los investigadores.<\/p>\n

El trabajo est\u00e1 dirigido por Maria Carolina Florian, del IDIBELL y Paula Petrone, del BSC, con el investigador Pablo Ia\u00f1ez, del ISGlobal, como primer autor.<\/p>\n


\n \"La
\n <\/a><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

La biolog\u00eda femenina es la clave olvidada para comprender la longevidad humana<\/h3>\n

<\/p>\n


\n Antonio Villarreal
\n <\/a> <\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Detectar lo que el ojo no ve<\/h2>\n

Uno de los aspectos relevantes del trabajo es que las diferencias asociadas al envejecimiento no son necesariamente visibles a simple vista en las im\u00e1genes microsc\u00f3picas. El envejecimiento de las c\u00e9lulas madre es un proceso heterog\u00e9neo y los cambios en la arquitectura del n\u00facleo pueden ser muy sutiles. ChromAgeNet permite, sin embargo, identificar combinaciones de caracter\u00edsticas espaciales de la cromatina que contienen informaci\u00f3n sobre el estado de envejecimiento de las c\u00e9lulas.<\/p>\n

El envejecimiento de las c\u00e9lulas madre es un proceso heterog\u00e9neo y los cambios en la arquitectura del n\u00facleo pueden ser muy sutiles<\/p>\n

Adem\u00e1s, los investigadores analizaron el funcionamiento del modelo para determinar qu\u00e9 caracter\u00edsticas concretas de las im\u00e1genes son las que m\u00e1s contribuyen a distinguir las c\u00e9lulas j\u00f3venes de las envejecidas.<\/p>\n

Este an\u00e1lisis identific\u00f3, entre otros factores, la entrop\u00eda de la cromatina, la heterocromatina situada en la periferia del n\u00facleo y determinados condensados de cromatina como caracter\u00edsticas predictivas del estado asociado a la edad.<\/p>\n

Conocer qu\u00e9 elementos de la organizaci\u00f3n del ADN utiliza el modelo para realizar sus predicciones permite ir m\u00e1s all\u00e1 de una simple clasificaci\u00f3n entre c\u00e9lulas j\u00f3venes y envejecidas y aporta informaci\u00f3n sobre las caracter\u00edsticas de la arquitectura nuclear asociadas al envejecimiento. Esta aproximaci\u00f3n puede complementar otros biomarcadores de edad, como los denominados relojes epigen\u00e9ticos, que estiman la edad biol\u00f3gica a partir de determinados cambios qu\u00edmicos en el ADN, entre ellos los relacionados con la metilaci\u00f3n.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Buscar estrategias de rejuvenecimiento<\/h2>\n

El equipo tambi\u00e9n explor\u00f3 el potencial de ChromAgeNet como herramienta de cribado de tratamientos capaces de modificar caracter\u00edsticas asociadas al envejecimiento. Como prueba de concepto, el modelo se aplic\u00f3 a c\u00e9lulas madre hematopoy\u00e9ticas envejecidas tratadas con diferentes f\u00e1rmacos epigen\u00e9ticos para evaluar si estos tratamientos produc\u00edan cambios en la organizaci\u00f3n de la cromatina compatibles con un estado m\u00e1s joven.<\/p>\n

Como parte del trabajo, los investigadores han puesto tambi\u00e9n a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica un conjunto de datos de im\u00e1genes tridimensionales de c\u00e9lulas madre hematopoy\u00e9ticas<\/p>\n

Estos resultados no demuestran que los tratamientos hayan rejuvenecido funcionalmente las c\u00e9lulas, pero s\u00ed muestran el potencial de ChromAgeNet como herramienta para detectar cambios asociados al envejecimiento en respuesta a diferentes intervenciones y explorar posibles estrategias de rejuvenecimiento.<\/p>\n

La utilizaci\u00f3n de DAPI, una tinci\u00f3n de bajo coste y f\u00e1cil de incorporar a protocolos de microscop\u00eda, junto con el reducido n\u00famero de par\u00e1metros del modelo, facilita su posible aplicaci\u00f3n en flujos de trabajo de microscop\u00eda de alto rendimiento, sistemas que permiten analizar grandes cantidades de muestras. Esto podr\u00eda contribuir en el futuro a estudiar un elevado n\u00famero de compuestos y acelerar la identificaci\u00f3n de candidatos para estrategias de rejuvenecimiento celular.<\/p>\n

Como parte del trabajo, los investigadores han puesto tambi\u00e9n a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica un conjunto de datos de im\u00e1genes tridimensionales de c\u00e9lulas madre hematopoy\u00e9ticas, junto con ChromAgeNet. Este recurso puede facilitar el desarrollo y la validaci\u00f3n de nuevas herramientas computacionales para estudiar el envejecimiento de estas c\u00e9lulas, un \u00e1mbito para el que existen actualmente pocos conjuntos de datos de imagen disponibles p\u00fablicamente.<\/p>\n

En conjunto, el estudio demuestra que la organizaci\u00f3n tridimensional del ADN contiene informaci\u00f3n cuantificable sobre el envejecimiento de las c\u00e9lulas madre de la sangre y que la inteligencia artificial puede ayudar a extraer esta informaci\u00f3n de im\u00e1genes microsc\u00f3picas. ChromAgeNet proporciona as\u00ed una nueva herramienta para estudiar el envejecimiento celular y explorar de forma m\u00e1s r\u00e1pida y escalable posibles estrategias para preservar o recuperar las funciones de las c\u00e9lulas madre hematopoy\u00e9ticas.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Pablo I\u00e1\u00f1ez Picazo, Eva Mej\u00eda-Ram\u00edrez, Dario Di Bari, Elena Vitali, Maria Carolina Florian, Paula Petrone. Deep learning predicts hematopoietic stem cell aging from 3D chromatin images. Aging Cell<\/a>, 2026.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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