Simple análisis de sangre detecta enfermedades mediante distorsión metabólica

La edad biológica, a diferencia de la edad cronológica, ofrece un reflejo más preciso del estado de salud general, pero medirla ha sido un desafío. Un nuevo enfoque ofrece ahora un método sencillo basado en la sangre para predecir la edad biológica, detectar signos tempranos de enfermedad y estratificar el riesgo del paciente.

Científicos de CIC bioGUNE (Derio, España) han desarrollado un reloj metabólico del envejecimiento mediante metabolómica por resonancia magnética nuclear (RMN). Esta tecnología analiza pequeñas moléculas en la sangre, mientras que el aprendizaje automático construye modelos para predecir la edad biológica. El reloj se creó con datos de más de 13.500 participantes de la cohorte AKRIBEA en el País Vasco, lo que dio como resultado un conjunto de datos final de aproximadamente 20.000 individuos de un amplio rango de edad.

El estudio, publicado en npj Metabolic Health and Disease, reveló que las discrepancias entre la edad cronológica y la metabólica revelaron marcadores tempranos de la enfermedad. En pacientes con cáncer de próstata, la edad metabólica fue casi cinco años mayor que la edad real, mientras que en la enfermedad del hígado graso, la diferencia superó los 14 años. Los subtipos de enfermedad del hígado graso también mostraron patrones de envejecimiento distintivos, que las pruebas clínicas estándar tienen dificultades para identificar.

Además de predecir el envejecimiento, la plataforma puede estimar más de 25 parámetros clínicos estándar, como la inflamación y la función renal, a partir de una misma muestra de sangre. Esto mejora la medicina de precisión al proporcionar un perfil de salud completo con una sola prueba. Con una mayor validación, la herramienta podría expandirse a otros sistemas de salud, ofreciendo detección temprana de enfermedades, monitoreo personalizado y un mejor manejo de enfermedades crónicas.

“La idea es recopilar la mayor cantidad de información posible de los ensayos clínicos existentes”, afirmó el Dr. Óscar Millet, jefe del Laboratorio de Medicina de Precisión y Metabolismo. “Es notable la cantidad de esta información que ya está codificada en un espectro de RMN sérico”.

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CIC bioGUNE