Firmas de metilación del ADN del envejecimiento ayudan a evaluar riesgo de mortalidad

La edad cronológica es el indicador más común del envejecimiento; sin embargo, existe una variación significativa en el proceso de envejecimiento entre individuos de la misma edad debido a las diferencias en sus sistemas orgánicos. Esta variabilidad dificulta la comprensión del envejecimiento biológico y la predicción de enfermedades y mortalidad relacionadas.

Los recientes avances en algoritmos de metilación del ADN (ADNm) han proporcionado nuevas formas de estimar la edad biológica, con el potencial de predecir la mortalidad y las enfermedades relacionadas con la edad. Sin embargo, a pesar del desarrollo de múltiples algoritmos de ADNm, aún no está claro qué herramienta representa con mayor precisión el envejecimiento biológico y su impacto en la salud. Ahora, un nuevo estudio buscó evaluar 12 características de ADNm del envejecimiento para explorar su correlación con la mortalidad y determinar cuál era la más predictiva.

El estudio, realizado por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad Jiao Tong de Shanghái (SJTUSM, Shanghái, China), incluyó una amplia cohorte de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición de EUA de 1999-2000. Se realizó un seguimiento de los participantes de 50 años o más durante una mediana de 17,17 años, con datos de mortalidad vinculados al Índice Nacional de Defunciones. El estudio incorporó doce estimadores de DNAm, entre ellos HorvathAge, HannumAge, GrimAge y otros. Su objetivo era evaluar su asociación con la mortalidad y comparar su capacidad predictiva.

La investigación reveló que la mayoría de los estimadores de ADNm presentaban una correlación significativa con la edad cronológica y la mortalidad. Sin embargo, al incluir los 12 algoritmos en el mismo modelo, solo GrimAge2 mantuvo una asociación significativa con la mortalidad por cualquier causa. Se observó que GrimAge2 presentaba una capacidad predictiva superior a la edad cronológica, con un índice de riesgo (HR) de 2,69 por cada aumento de la desviación estándar.

Basándose en sus hallazgos, publicados en Tsinghua University Press, los investigadores concluyeron que las características del envejecimiento en el ADNm se asocian de forma independiente con la mortalidad por cualquier causa, siendo GrimAge2 el predictor más robusto. Además, el equipo reconoció que GrimAge2 superó a otros estimadores de ADNm y a la edad cronológica en la predicción de la mortalidad, lo que sugiere su potencial para evaluar el riesgo de mortalidad y las intervenciones para un envejecimiento saludable.

El estudio también identificó que, si bien estos hallazgos son prometedores, se requiere una mayor validación en diversas poblaciones. En el futuro, los investigadores planean explorar los mecanismos subyacentes del efecto de GrimAge2 en la mortalidad y realizar estudios adicionales para confirmar estos resultados en cohortes más amplias.

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