Investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) y Helmholtz Munich han introducido un nuevo enfoque que utiliza el aprendizaje auto-supervisado para analizar datos de células individuales, marcando un avance significativo en la comprensión del comportamiento celular en enfermedades como el cáncer de pulmón y la COVID-19.
La tecnología de células individuales ha evolucionado rápidamente, permitiendo un examen detallado de los tejidos a nivel celular. Este avance ha dado lugar a una cantidad abrumadora de datos, lo que requiere técnicas de aprendizaje automático para interpretar y analizar estos patrones complejos.
Fabian Theis y su equipo investigaron si el aprendizaje auto-supervisado, que opera con datos no etiquetados, podría descubrir eficazmente patrones ocultos dentro de este vasto conjunto de datos. Su investigación se centró en más de 20 millones de células, demostrando que este método sobresalía en la predicción de tipos de células y en la reconstrucción de la expresión génica sin entrenamiento previo.
Los hallazgos, publicados en Nature Machine Intelligence, indican que el aprendizaje auto-supervisado es particularmente efectivo con grandes conjuntos de datos de células individuales, revelando su potencial para crear células virtuales: modelos computacionales que replican el comportamiento celular real. Esta innovación podría transformar nuestra comprensión de las enfermedades al ilustrar los cambios celulares y facilitar el desarrollo de medicina de precisión.
La capacidad del aprendizaje auto-supervisado para generar información a partir de datos no etiquetados lo posiciona como una herramienta crucial en el campo del análisis de células individuales, ayudando a los investigadores a identificar patrones de enfermedades y predecir su progresión, al tiempo que allana el camino para tratamientos personalizados.