Les cèl·lules mare de la sang (hematopoètiques) fabriquen durant tota la vida les cèl·lules sanguines i immunitàries. Amb l'edat perden eficàcia, i entendre com envelleixen ajudaria a estudiar malalties de la sang i a provar fàrmacs que intentin rejovenir-les. El problema és que l'envelliment no és uniforme: dues cèl·lules de la mateixa edat poden estar en estats molt diferents.
Un equip de l'Institut d'Investigació Biomèdica de Bellvitge (IDIBELL), el Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) i l'ISGlobal ha desenvolupat ChromAgeNet, un model d'IA que ha publicat a la revista *Aging Cell*. El treball l'han dirigit Maria Carolina Florian, professora d'investigació ICREA a l'IDIBELL, i Paula Petrone, del BSC. El model és una xarxa neuronal convolucional que analitza imatges tridimensionals de nuclis de cèl·lules mare de ratolí tenyits amb DAPI, un colorant habitual i barat, i aprèn a distingir les joves de les envellides a partir de l'organització de la cromatina, és a dir, de com s'empaqueta l'ADN dins del nucli.
Segons els autors, el model classifica correctament el 77% de les cèl·lules i fa millor feina que els mètodes anteriors, que partien de característiques de la cromatina definides d'antuvi. També assenyala quins trets pesen més en la predicció: l'entropia de la cromatina, l'heterocromatina perifèrica i els condensats de cromatina. Com que només cal una tinció corrent, l'eina es pot afegir als protocols de microscòpia existents i es pot fer servir per cribar tractaments epigenètics que busquin rejovenir les cèl·lules.
Cal tenir present els límits: el treball només inclou cèl·lules de ratolí, i un 77% d'encert vol dir que una de cada quatre cèl·lules es classifica malament. Els mateixos investigadors recorden que l'envelliment de les cèl·lules mare és un procés heterogeni, de manera que caldrà validar l'eina amb altres models i, més endavant, amb cèl·lules humanes abans de pensar-hi en una aplicació clínica.