'iAge', el reloj biológico del envejecimiento basado en tu sistema inmune que predice futuras enfermedades gracias al 'deep learning'

Al igual que el resto de tu cuerpo, tu sistema inmune va cambiando con el paso del tiempo. Este complejo conjunto de engranajes que constituyen la defensa natural del cuerpo contra las infecciones, virus y bacterias, depende de muchos factores: ambientales, genéticos y hábitos, como el descanso, la reducción del estrés o una buena alimentación

Un grupo de científicos acaba de averiguar que el sistema inmune permite medir la edad o lo que es lo mismo, rastrear el envejecimiento. Aunque la edad se mida por años en todas las personas (también existen otros sistemas como la edad metabólica medida a través de la tasa metabólica basal o TBM), no todas las personas envejecen al mismo ritmo ni de la misma manera. 

El nuevo estudio, publicado en la revista Nature por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford y el Instituto Buck de Investigación sobre el Envejecimiento, presenta esta valiosa alternativa para considerar la edad de cada persona basándose en el sistema inmune, comprendiendo su reloj y la relación que existe entre inflamación y respuesta inmunitaria. Con estos datos un algoritmo puede predecir la aparición de enfermedades.

En primer lugar, hay que destacar que la inflamación normal (que no debe confundirse con la crónica) se trata de un mecanismo crítico usado por las células para una respuesta inmune saludable. Datos como los del Stanford 1000 Immunomes Project, el estudio poblacional longitudinal más grande del mundo sobre inmunología y envejecimiento, combinados con otros y aplicando deep learning sirvieron para creariAge, el reloj delsistema inmunitario o reloj inflamatorio del envejecimiento. 

Este reloj biológico se basa en biomarcadores relacionados con la inmunidad para identificar patrones y el riesgo de enfermedades inflamatorias crónicas y el bienestar del sistema inmunitario.

Tal y como explican desde MindbodyGreen, entre 2009 y 2016, se extrajeron muestras de sangre de alrededor de 1.000 personas con edades comprendidas entre los 8 y los 96 años, cuyas muestras se analizaron para medir, entre otras cosas, los niveles de citocinas, que son biomarcadores de la respuesta inmune. 

50 de estas citocinas, proteínas de señalización inmunológica, fueron consideradas por estos científicos como el factor más importante para predecir la edad inflamatoria, una parte clave de sus cálculos para el reloj inmunológico. Específicamente, encontraron que la quimiocina CXCL9, que está relacionada con la salud del corazón y regula las respuestas inflamatorias e inmunes, fue el contribuyente más fuerte para este reloj iAge.

 Al inicio del estudio, esta proteína tenía correlaciones positivas con la edad y sus niveles aumentaron significativamente a los 60 años.

Desde Medical News Todayapuntan que este algoritmo de inteligencia artificial iAge puede predecir la multimorbilidad (acumulación de múltiples enfermedades inflamatorias crónicas), la acumulación de múltiples enfermedades inflamatorias crónicas, longevidad e inmunosenescencia o deterioro relacionado con la edad y la función inadecuada del sistema inmunitario.

Cómo establece su puntaje el algoritmo iAge

Un puntaje iAge proporciona a las personas su edad en función de la salud inmunológica y los niveles de inflamación, en comparación con un conjunto de valores de referencia y en relación con su edad en años. 

De esta manera, una puntuación de iAge más alta señala a un mayor potencial de enfermedad, mientras que una puntuación más baja sugiere un sistema inmunitario relativamente saludable.

Edifice Health, la compañía de biotecnología que desarrolló este reloj, afirma que también ha creado una lista de acciones sugeridas para abordar y reducir la edad de una persona. 

Entre algunos datos útiles, un aumento en este reloj biológico se asocia con un aumento de la multimorbilidad en personas mayores de 60 años, una correlación similar con respecto a la cantidad total de ciertas células T y células B, glóbulos blancos claves para la respuesta inmune. 

El estudio ha sido codirigido por Nazish Sayed y Yingxiang Huang, del Stanford 1000 Immunomes Project de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford (California).