Modelo de IA revela edad biológica real con cinco gotas de sangre

Este nuevo método, desarrollado por científicos de la Universidad de Osaka (Osaka, Japón), utiliza tan solo cinco gotas de sangre para analizar 22 esteroides clave y sus interacciones, ofreciendo una evaluación de salud más precisa. Publicado en Science Advances, el innovador estudio del equipo representa un posible avance en la gestión personalizada de la salud, permitiendo la identificación temprana de riesgos para la salud relacionados con la edad y la implementación de intervenciones más personalizadas. Dado que las hormonas son esenciales para el mantenimiento de las funciones corporales, los investigadores decidieron centrarse en ellas como indicadores clave del envejecimiento. Para comprobar esta hipótesis, el equipo se centró en las hormonas esteroides, vitales para el metabolismo, la respuesta inmunitaria y el manejo del estrés.

Los investigadores crearon un modelo de red neuronal profunda (RNP) que incorpora las vías metabólicas de los esteroides, lo que lo convierte en el primer modelo de IA que considera las interacciones entre diferentes moléculas de esteroides. En lugar de examinar los niveles absolutos de esteroides, que pueden variar considerablemente entre individuos, el modelo analiza las proporciones de esteroides, lo que ofrece una evaluación de la edad biológica más personalizada y precisa. Entrenado con muestras de sangre de cientos de individuos, el modelo reveló que las diferencias en la edad biológica se acentúan con la edad, un efecto que los investigadores comparan con el ensanchamiento de un río a medida que fluye río abajo.

Uno de los hallazgos más sorprendentes del estudio se refiere al cortisol, una hormona esteroide relacionada con el estrés. Los investigadores descubrieron que cuando los niveles de cortisol se duplicaban, la edad biológica se multiplicaba por aproximadamente 1,5. Esto sugiere que el estrés crónico podría acelerar el envejecimiento a nivel bioquímico, lo que subraya la importancia de gestionar el estrés para mantener la salud a largo plazo. El equipo cree que este modelo de edad biológica basado en IA podría conducir a una monitorización de la salud más personalizada.

Las posibles aplicaciones futuras de esta tecnología incluyen la detección temprana de enfermedades, programas de bienestar personalizados y recomendaciones de estilo de vida para ralentizar el proceso de envejecimiento. Si bien el estudio supone un avance significativo, el equipo reconoce que el envejecimiento biológico se ve influenciado por numerosos factores más allá de las hormonas. Gracias a los continuos avances en IA e investigación biomédica, la capacidad de medir, y posiblemente ralentizar, el envejecimiento biológico es cada vez más accesible. Por ahora, la capacidad de evaluar la velocidad de envejecimiento de una persona con un simple análisis de sangre podría representar un avance revolucionario en la atención médica preventiva.

“Esto es solo el comienzo”, afirmó el Dr. Zi Wang, coautor principal y autor correspondiente de este trabajo. “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”.

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Universidad de Osaka