06 Nov La prueba no invasiva que predice el envejecimiento y la mortalidad.
Desarrollada en EEUU, CheekAge utiliza un hisopado de la mejilla.
2024. 65Ymás
Patricia Matey
No todo el mundo envejece al mismo ritmo. Aunque algunos supercentenarios pueden hacerlo más lentamente debido a una genética favorable, muchos factores de comportamiento y estilo de vida (como el estrés, la falta de sueño, la mala alimentación, el tabaquismo y el alcohol) pueden acelerarlo. Y todas estas influencias ambientales marcan nuestro genoma en forma de cambios epigenéticos, como constata un trabajo de ‘Reproducitve Medicine’, lo que permite a los científicos medir el envejecimiento molecular examinando sitios genómicos específicos, documenta MedicalNewsToday.
La epigenética es una rama de la genética que estudia cómo se puede cambiar la actividad genética sin alterar la secuencia de ADN en sí. Básicamente, analiza cómo nuestro entorno, estilo de vida e incluso experiencias pueden influir en qué genes se activan o desactivan.
Durante la última década, los científicos han creado varias herramientas conocidas como ‘relojes epigenéticos’ para estimar la edad biológica mediante el análisis de patrones de metilación del ADN, recogidos de muestras de sangre.
Relojes epigenéticos
Estos relojes epigenéticos pueden entrenarse para una variedad de tareas, como estimar la edad cronológica o predecir los resultados de salud en una población como recoge un trabajo de ‘Genome Biology’. Por lo tanto,tienen valor en múltiples líneas de investigación, incluidas la ciencia forense y la biogerontología.
Los relojes de primera generación simplemente están entrenados para predecir la edad cronológica y son más relevantes para la ciencia forense. Por el contrario, los de próxima generación están optimizados para incorporar información de metilación vinculada a la salud, el estilo de vida y/o los resultados.
La mayoría de los relojes de próxima generación requieren la recolección de sangre, como hemos comentado anteriormente, lo que puede ser difícil de realizar en un entorno doméstico y en adultos mayores. Para abordar esto, científicos de EEUU han creado el reloj de próxima generación CheekAge utilizando un gran conjunto de datos bucales ‘Infinium MethylationEPIC’ que abarca a más de 8.000 como detalla un artículo de ‘Geroscience’.
Este modelo, que utiliza más de 200.000 sitios de metilación del ADN para producir una estimación de la edad epigenética en un tejido fácil de recolectar, fue entrenado para correlacionarse con una variedad de factores de estilo de vida y salud, incluidos el ejercicio semanal, la calidad del sueño, la dieta, el estrés, el tabaquismo, el consumo de alcohol y el índice de masa corporal.
Por ejemplo, los comportamientos que promueven la salud, como el ejercicio semanal más frecuente, se asociaron con una edad más baja (edad epigenética-edad cronológica), mientras que los comportamientos menos promotores de la salud, como el consumo excesivo de alcohol, se correlacionaron con una edad más alta.
Hisopado bucal
Ahora, el equipo que ha desarrollado la prueba de hisopado bucal (similar a los que se usan para recolectar el ADN) publica un trabajo en ‘Frontiers in Aging’ que constata que CheekAge puede predecir con precisión el riesgo de mortalidad, incluso cuando se utilizan datos epigenéticos de otros tejidos.
Maxim Shokhirev, primer autor del estudio y director de Biología Computacional y Ciencia de Datos en la empresa Tally Health en Nueva York, ha explicado los hallazgos clave a MedicalNewsToday: “CheekAge es un modelo computacional que predice la edad epigenética utilizando marcas de metilación en el ADN. Anteriormente demostramos que el test predijo que ésta está significativamente asociada con factores de estilo de vida como el sueño, el ejercicio y el consumo de alcohol, así como factores de salud como la infección por Covid-19, el tratamiento del cáncer y el IMC”.
Y ha insistido: “En este trabajo, probamos si la edad epigenética está asociada con el riesgo de mortalidad utilizando un conjunto de datos de sangre recopilados de un grupo de adultos mayores. Descubrimos que, aunque CheekAge se entrenó en células de la mejilla recolectadas mediante una prueba de hisopado indolora, sin embargo estaba altamente asociada con el riesgo de mortalidad en este conjunto de datos longitudinales de sangre. Esto respalda aún más que CheekAge detecta importantes señales de salud funcional en todos los tejidos”.
Con 1.513 hombres y mujeres
CheekAge se desarrolló, o “entrenó”, analizando los niveles de metilación en alrededor de 200.000 sitios y vinculándolos con una puntuación general de salud y estilo de vida, que representa las supuestas variaciones en el envejecimiento fisiológico. La metilación del ADNT se refiere al proceso a través del cual se altera la expresión genética, ya sea que un gen esté ‘activado’ o ‘desactivado’.
Los investigadores aplicaron programación estadística para evaluar la precisión con la que CheekAge predijo la mortalidad por cualquier causa en una cohorte de 1.513 hombres y mujeres, nacidos en 1921 y 1936, que fueron seguidos a lo largo de sus vidas como parte del programa Lothian Birth Cohorts (LBC), en la Universidad de Edimburgo (Reino Unido).
Uno de los objetivos del LBC era explorar cómo el estilo de vida, los factores psicosociales y los datos biomédicos, genéticos, epigenéticos y de imágenes cerebrales están vinculados al envejecimiento cognitivo.
Cada 3 años, los voluntarios se sometieron a un análisis del metiloma de sus células sanguíneas (un conjunto de sustancias químicas que modifican los genes en la sangre) en unos 450.000 sitios de metilación del ADN.
Los investigadores utilizaron los datos de metilación más recientes disponibles, junto con el estado de mortalidad, para calcular CheekAge y evaluar su asociación con el riesgo de mortalidad. Obtuvieron datos de mortalidad del Registro Central del Servicio Nacional de Salud de Escocia.
Los resultados sugieren que CheekAge está significativamente asociado con la mortalidad en un conjunto de datos longitudinales y supera a los relojes de primera generación entrenados en conjuntos de datos que contienen datos de sangre, concluyeron los autores.
En concreto, por cada aumento de una sola desviación estándar en CheekAge, el cociente de riesgo de mortalidad por todas las causas aumentó un 21%.
¿Un mejor predictor del envejecimiento?
Los investigadores sugieren que su reloj epigenético, que se entrenó utilizando datos de células de la mejilla, puede predecir la mortalidad incluso cuando se mide el metiloma en las células sanguíneas, lo que indica que existen señales de mortalidad comunes en diferentes tejidos. Esto indica que la prueba podría servir como una alternativa eficaz para estudiar y monitorear la biología del envejecimiento.
En este estudio, los investigadores examinaron con más detalle los sitios de metilación más fuertemente vinculados con la mortalidad, identificando genes específicos ubicados alrededor de estos sitios como candidatos potenciales que pueden influir fuertemente en la esperanza de vida o el riesgo de enfermedades relacionadas con la edad.
Por ejemplo, el gen PDZRN4, que puede funcionar como un supresor tumoral, y ALPK2, asociado con el cáncer y la salud cardíaca en modelos animales, se destacaron como marcadores potenciales del envejecimiento. Otros genes identificados se han vinculado previamente con el cáncer, la osteoporosis, la inflamación y el síndrome metabólico.
Los investigadores creen sería beneficioso conocer y gestionar el proceso de envejecimiento de forma temprana con estrategias sanitarias personalizadas, posiblemente retrasando o previniendo las enfermedades relacionadas con la edad.
Además, hacer que esta tecnología sea ampliamente accesible podría conducir a prácticas sanitarias más equitativas, beneficiando a personas de diferentes orígenes. Esto no solo promete una vida más larga, sino una mejor calidad de vida a medida que envejecemos. Sin embargo, se necesita más investigación para sacar conclusiones definitivas.
Las investigaciones futuras podrían explorar qué otras asociaciones podría captar CheekAge más allá de la mortalidad por todas las causas, como la incidencia de enfermedades relacionadas con la edad o la duración de la vida saludable de una persona (el período de vida libre de enfermedades crónicas relacionadas con la edad y discapacidad).
