Un nuevo modelo de IA predice la edad biológica con solo cinco gotas de sangre

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El envejecimiento es un proceso complejo e inevitable que implica la acumulación de daño celular y molecular, lo que lleva al declive funcional y a un mayor riesgo de enfermedades relacionadas con la edad, como destaca un estudio de ‘Sicence’.

Afecciones como el alzhéimer, el Parkinson y la osteoporosis están estrechamente relacionadas con el envejecimiento y contribuyen sustancialmente a los desafíos de salud que enfrentan las personas mayores. A pesar de los avances médicos, estas enfermedades siguen siendo incurables, y las estrategias actuales se centran en ralentizar su progresión mediante un diagnóstico y tratamiento tempranos. 

Evaluar con precisión la edad biológica (EB) de un individuo, que refleja su estado fisiológico, es esencial para comprender el envejecimiento y desarrollar intervenciones efectivas. A diferencia de la edad cronológica (EC), que simplemente mide el paso del tiempo, la EB proporciona información sobre los procesos biológicos subyacentes al envejecimiento, como documenta un ensayo de 'Aging Cell'.

Sin embargo, determinar la EB es complejo, ya que está influenciado por factores genéticos y no genéticos, y actualmente no existen estándares universalmente aceptados para su medición.

El nuevo sistema

Es cierto que todos tenemos algún conocdio que 'guarda' el secreto de la juventud: Todos conocemos a alguien que parece desafiar el envejecimiento: Personas que parecen más jóvenes que sus compañeros a pesar de tener la misma edad. ¿Cuál es su secreto? Científicos de la Universidad de Osaka (Japón) podrían haber encontrado una forma de cuantificar esta diferencia. Al incorporar las vías metabólicas de las hormonas (esteroides) en un modelo basado en IA han desarrollado un nuevo sistema para estimar la edad biológica de una persona, una medida de cómo ha envejecido su cuerpo, en lugar de simplemente contar los años transcurridos desde su nacimiento.

Con tan solo cinco gotas de sangre, este nuevo método analiza 22 esteroides clave y sus interacciones para ofrecer una evaluación de salud más precisa. El estudio innovador del equipo, publicado en 'Science Advances' , supone un avance potencial en la gestión personalizada de la salud, permitiendo la detección temprana de riesgos para la salud relacionados con la edad e intervenciones adaptadas.

Sabemos que el envejecimiento no se trata solo de la cantidad de años que hemos vivido; está determinado por la genética, el estilo de vida y factores ambientales. Los métodos tradicionales para estimar la edad biológica se basan en biomarcadores generales, como la metilación del ADN o los niveles de proteínas, pero estos enfoques a menudo pasan por alto las complejas redes hormonales que regulan el equilibrio interno del cuerpo.

"Nuestros cuerpos dependen de las hormonas para mantener la homeostasis, así que pensamos: ¿Por qué no usarlas como indicadores clave del envejecimiento?", ha afirma el Dr. Qiuyi Wang, coautor principal del estudio, en un comunicado. Para comprobar esta idea, el equipo de investigación se centró en las hormonas esteroides, que desempeñan un papel crucial en el metabolismo, la función inmunitaria y la respuesta al estrés.

El impulso de la IA

El equipo desarrolló un modelo de red neuronal profunda (DNN) que incorpora las vías metabólicas de los esteroides, lo que lo convierte en el primer modelo de IA que considera explícitamente las interacciones entre diferentes moléculas de esteroides. En lugar de analizar los niveles absolutos de los mismos, que pueden variar considerablemente entre individuos, el modelo examina las proporciones de esteroides, lo que proporciona una evaluación más personalizada y precisa de la edad biológica.

 

 

"Nuestro enfoque reduce el ruido causado por las diferencias individuales en los niveles de esteroides y permite que el modelo se centre en patrones significativos", ha reiterado el Dr. Zi Wang, coautor también del ensayo. El modelo se entrenó con muestras de sangre de cientos de individuos, lo que reveló que las diferencias de edad biológica tienden a aumentar con la edad, un efecto que los investigadores comparan con el ensanchamiento de un río a medida que fluye hacia abajo.

Uno de los hallazgos más impactantes del estudio se relaciona con el cortisol, una hormona esteroide comúnmente asociada con el estrés. Los investigadores descubrieron que cuando los niveles de cortisol se duplicaban, la edad biológica se multiplicaba aproximadamente por 1,5. Esto sugiere que el estrés crónico podría acelerar el envejecimiento a nivel bioquímico, lo que refuerza la importancia de su manejo para mantener la salud a largo plazo.

"A menudo se habla del estrés en términos generales, pero nuestros hallazgos proporcionan evidencia concreta de que tiene un impacto medible en el envejecimiento biológico", ha determinado el profesor Toshifumi Takao, participante en la investigación.

Los investigadores creen que este modelo de edad biológica basado en IA podría allanar el camino para una monitorización de la salud más personalizada. Las futuras aplicaciones podrían incluir la detección temprana de enfermedades, programas de bienestar personalizados e, incluso, recomendaciones de estilo de vida adaptadas para retrasar el envejecimiento.

Si bien el estudio representa un avance significativo, el equipo reconoce que el envejecimiento biológico es un proceso complejo influenciado por muchos factores más allá de las hormonas. "Esto es solo el comienzo. Al ampliar nuestro conjunto de datos e incorporar marcadores biológicos adicionales, esperamos perfeccionar aún más el modelo y obtener información más profunda sobre los mecanismos del envejecimiento", ha recordado el Dr. Z. Wang. 

Con los avances continuos en IA e investigación biomédica, el sueño de medir con precisión e. incluso, ralentizar el envejecimiento biológico se hace cada vez más factible. Sin embargo, por ahora, la capacidad de evaluar la velocidad de envejecimiento con un simple análisis de sangre podría marcar un antes y un después en la atención médica preventiva.