El empleo de inteligencia artificial puede ayudar a predecir y prevenir el envejecimiento biológico, al proporcionar un mapa genético para evaluar la longevidad y promover intervenciones de autocuidado y salud, tal y como revela un estudio del Hospital Brigham and Women.
No envejecer es un deseo que los científicos luchan por hacer realidad desde hace décadas y que ahora encuentra un aliado en la inteligencia artificial. En este contexto, los profesionales de la medicina antiaging basan su filosofía de la salud en el llamado reloj epigenético, que es el que marca el estado orgánico de cada persona. Este reloj indica la edad real, mientras que el reloj cronológico sólo marcaría el tiempo pasado desde nuestra fecha de nacimiento.
En este estudio del Hospital Brigham and Women, publicado en la revista Nature Aging, el algoritmo es capaz de identificar qué factores son los responsables de que el cuerpo envejezca más rápido, señalando las diferencias genéticas individuales. Mientras que antes se conocían los efectos del paso del tiempo gracias a determinados marcadores, como los telómeros ahora se conocen también las causas.
Proteger los procesos de metilación del ADN
Tal y como señala el doctor Alfonso Galán, de Grupo Neolife, especializado en Medicina Preventiva Antienvejecimiento, el reloj epigenético es un método que tiene que ver con la metilación del ADN, un proceso que regula qué genes se van a expresar y cuáles no. Según se envejece, los niveles de metilación del ADN bajan más y más y se tiene menos control sobre el ADN, y, por lo tanto, sobre la posible aparición de enfermedades. Frenar el envejecimiento consistiría entonces en evitar que agentes externos dañinos perjudiquen los procesos de metilación.
Estos agentes externos, entre los que destaca una vida sedentaria y una alimentación rica en grasas y azúcares, influyan sobre los telómeros, terminaciones de los cromosomas que protegen su integridad en las divisiones celulares. La clave para conocer cómo se encuentra cada organismo es la longitud de los telómeros; pero con el paso del tiempo y debido a problemas de salud, los telómeros llegan a una longitud mínima crítica, con lo que la célula muere o deja de reproducirse.
Los nuevos datos que aporta el machine learning avanzan en este sentido, y ahora los nuevos relojes pueden distinguir entre las diferencias de metilación que causan el envejecimiento y que condicionan el proceso.
Un mapa para identificar y predecir el envejecimiento
Los creadores de este estudio sobre longevidad aplicaron la inteligencia artificial a la epigenómica (el estudio de las manifestaciones químicas que se producen en el entorno de la molécula de ADN), basándose en ocho factores:
- esperanza de vida
- longevidad extrema
- duración de la salud
- índice de fragilidad
- salud autoevaluada
- antecedentes familiares
- estatus socioeconómico
- otros factores de salud
Asimismo, el estudio (realizado en una muestra de más de 7000 ciudadanos británicos) se apoyó en tres parámetros: el CausAge, que predice la edad biológica en relación a factores causales de ADN, y el DamAge y el AdaptAge, que calculan cuáles son los cambios dañinos para la edad biológica y cuáles sirven de factores de protección, respectivamente.
Con esta información, se logró el diseño de mapa en el que quedan identificadas las regiones del ADN que causan el envejecimiento biológico, lo que permitirá evaluar cómo diferentes pautas e intervenciones de autocuidado y salud promueven la longevidad.
Gracias a estas pruebas, se podrá avanzar en el diagnóstico de desfases negativos entre la edad cronológica y la biológica, bien por una vida poco recomendable (si hablamos de salud) o por estados propios asociados al envejecimiento (como la menopausia o la andropausia). En cada caso, la medicina antiedad determinará los procedimientos a seguir, que tienen que ver con cambios en los hábitos, la reposición hormonal y la suplementación.
