Ciudad de México,
Martín Olivera
Crédito foto: Unsplash
Un equipo de científicos de Australia y China presentó un nuevo método para estimar la edad biológica de una persona, distinto a la edad cronológica tradicional. Este avance podría ofrecer herramientas médicas para identificar riesgos de salud antes de que se manifiesten clínicamente en adultos sanos.
El estudio fue liderado por investigadores de la Universidad Edith Cowan (ECU), el Royal Prince Alfred Hospital de Sídney y el Shantou University Medical College de China. El hallazgo se probó en 302 personas dentro del Estudio de Envejecimiento Saludable de Busselton, realizado en Australia Occidental.
Los investigadores utilizaron muestras de sangre para estudiar dos indicadores clave: el N-glicoma IgG, una estructura de azúcar unida a anticuerpos, y el transcriptoma, que representa la actividad genética dentro de las células sanguíneas. Al combinar estos datos, aplicaron una técnica de inteligencia artificial (IA) llamada aprendizaje de refuerzo profundo para desarrollar un sistema llamado gtAge.
"El método gtAge predijo la edad de una persona con una precisión del 85%", informaron los autores del estudio. La diferencia entre la edad calculada y la edad real, denominada "edad delta", mostró relación con marcadores como el colesterol y la glucosa en sangre, ambos asociados al envejecimiento.
El doctor Xingang Li, investigador postdoctoral de la Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud de la ECU, explicó la diferencia entre edad cronológica y biológica. "En realidad, algunas personas se mantienen saludables hasta los 80 o 90 años, mientras que otras pueden experimentar un deterioro relacionado con la edad mucho antes", afirmó el doctor Li. Según sus declaraciones, esta discrepancia puede explicarse por factores genéticos, de estilo de vida, nutricionales y relacionados con la salud general.
Li también indicó que "al combinar los datos del N-glicoma de IgG con los del transcriptoma, hemos mejorado la precisión de la estimación del envejecimiento biológico". Añadió que este modelo "se relaciona con riesgos reales para la salud y podría ayudar a detectar con mayor antelación a las personas en riesgo de enfermedades relacionadas con la edad".
El desarrollo del componente de inteligencia artificial estuvo a cargo del doctor Syed Islam, profesor titular de Ciencias de la Computación en la ECU. "Para mejorar la predicción de la edad utilizando datos multiómicos integrados, desarrollamos una herramienta de IA personalizada llamada AlphaSnake, impulsada por el aprendizaje de refuerzo profundo", explicó. Según sus palabras, el algoritmo selecciona los puntos de datos más útiles de ambas fuentes biológicas, evitando errores al mezclar datos sin control.
Además, el equipo investigador considera que, ante el envejecimiento de la población, esta herramienta podría integrarse en sistemas clínicos. "Medir la edad biológica y no solo mirar la fecha de nacimiento de alguien podría ser muy útil para comprender mejor su salud", declaró el doctor Islam. Agregó que con información temprana se pueden adoptar cambios en el estilo de vida para ayudar a prevenir daños acumulados.