La lucha contra el envejecimiento: La Inteligencia Artificial revela nuevos secretos del reloj biológico

Hay pocas cosas que al ser humano le gustarían más que detener el paso del tiempo, ponerle freno al deterioro biológico. No envejecer, en definitiva, un deseo que los científicos luchan por hacer realidad desde hace décadas y que ahora encuentra un poderoso aliado en la Inteligencia Artificial.

Los profesionales de la medicina antiaging, en España representados por su centro pionero Neolife, basan su filosofía de la salud en el llamado reloj epigenético, que es el que marca el estado orgánico de cada persona. Este reloj sería el que nos indicaría nuestra edad real, mientras que el reloj cronológico, con el que medimos segundos, minutos, horas, etc., sólo marcaría el tiempo pasado desde nuestra fecha de nacimiento.

¿Qué avances marca sobre este punto de partida el nuevo estudio del Hospital Brigham and Women publicado en la revista Nature Aging? Pues que 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

El reloj epigenético, explica el doctor Alfonso Galán desde Neolife, 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 envejecemos, nuestros niveles de metilación del ADN bajan más y más y tenemos menos control sobre nuestro 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.

También en que dichos agentes, entre los que destaca una vida sedentaria y una alimentación rica en grasas y azúcares, influyan sobre los telómeros, esas terminaciones de los cromosomas que protegen su integridad en las divisiones celulares. La clave para conocer cómo se encuentra nuestro 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 y otros factores de salud. Además, 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.

Con todo ello, 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.

Con estas pruebas en la mano 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.