Un equipo de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de la Universidad de Harvard ha creado un innovador marco computacional diseñado para desentrañar las complejas reglas que gobiernan la autoorganización celular. Este avance, detallado en la edición del 13 de agosto de 2025 de *Nature Computational Science* bajo el título "Engineering morphogenesis of cell clusters with differentiable programming", utiliza la diferenciación automática, una técnica clave en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
El estudio aborda el intrincado proceso de crecimiento celular tratándolo como un problema de optimización que las computadoras pueden resolver. La diferenciación automática permite el cálculo eficiente de funciones complejas, posibilitando la predicción precisa de cómo pequeñas alteraciones en redes genéticas o señales celulares impactan la configuración final de los cúmulos celulares. Esta capacidad computacional es fundamental para el diseño de tejidos vivos con formas o funciones específicas, abriendo nuevas posibilidades en la medicina regenerativa y la ingeniería de tejidos.
El campo de la biología diferenciable, que fusiona ecuaciones matemáticas con aprendizaje automático, está ganando impulso para modelar fenómenos biológicos complejos, desde la estructura de proteínas hasta el descubrimiento de fármacos. Este avance se alinea con los esfuerzos en ingeniería de tejidos y medicina regenerativa, áreas enfocadas en la creación o reparación de tejidos y órganos. Investigaciones paralelas, como las del laboratorio de Robert S. Langer en el MIT, también exploran el uso de biomateriales para guiar la regeneración tisular y mejorar la viabilidad celular.
La capacidad de predecir el resultado de cambios celulares mediante modelos computacionales representa un salto significativo sobre los métodos tradicionales de ensayo y error en la ingeniería de tejidos. El estudio, co-liderado por la estudiante de posgrado Ramya Deshpande y el investigador postdoctoral Francesco Mottes, con el profesor Michael Brenner como autor principal, ofrece una nueva perspectiva sobre los mecanismos celulares subyacentes al desarrollo. La revista *Nature Computational Science* es reconocida por su rigor, con un factor de impacto que refleja la influencia y calidad de las investigaciones que publica.
El marco desarrollado por los investigadores de Harvard tiene el potencial de acelerar el descubrimiento y la aplicación de nuevas terapias, así como la creación de órganos artificiales, marcando un hito en nuestra comprensión y manipulación de los sistemas biológicos a nivel celular.