Avances en la Medición de la Edad Biológica y Resultados de Salud
Nuevos métodos revelan insights más profundos sobre la edad biológica y las conexiones con la salud.
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El estudio del envejecimiento, conocido como gerociencia, busca descubrir cómo envejecemos y qué podemos hacer para frenar este proceso o incluso revertirlo. Para hacerlo de manera efectiva, los investigadores necesitan formas de medir no solo cuántos años tiene alguien, sino también cuán saludable es a medida que envejece. La edad cronológica de una persona suele ser un factor clave para entender sus riesgos de salud. Sin embargo, la edad cronológica tiene muchas desventajas; no toma en cuenta el estilo de vida de una persona o cómo está funcionando su cuerpo.
Por eso los científicos están buscando mejores maneras de medir la Edad Biológica, que refleja la probabilidad de que alguien se enferme, sin importar su edad en años. Los marcadores ideales de edad biológica ayudarían a determinar qué tan bien le está yendo a alguien en términos de salud y los guiarían hacia mejores estilos de vida y tratamientos contra el envejecimiento.
Primeros esfuerzos en medir la edad biológica
Al principio, los métodos para estimar la edad biológica se basaban en medidas clínicas de cómo funciona el cuerpo. Más tarde, los científicos empezaron a incluir datos moleculares y varios tipos de datos biológicos. Algunas mediciones iniciales incluían la longitud de partes específicas de las células llamadas telómeros. A medida que avanzaba la investigación, se desarrollaron sistemas más complejos que utilizan datos de muchas mediciones biológicas.
Un desarrollo clave en este campo involucra la Metilación del ADN, un proceso que puede indicar cómo la edad biológica se relaciona con los resultados de salud. Estos métodos basados en metilación del ADN, conocidos como "relojes de metilación del ADN", han mostrado una fuerte capacidad para predecir la edad cronológica de una persona. Sin embargo, esto puede ser problemático porque si estos métodos son demasiado parecidos a simplemente contar años, no dan una verdadera imagen de la salud.
Riesgo de mortalidad
Nuevos métodos centrados en elPara superar las limitaciones de los primeros marcadores de edad biológica, los investigadores crearon una segunda generación de pruebas que se centran en predecir el riesgo de muerte u otros resultados de salud graves. Ejemplos incluyen nuevos marcadores de metilación del ADN llamados PhenoAge y GrimAge, así como un método que usa resonancia magnética para analizar muestras de sangre.
La ventaja de estas pruebas más nuevas es que fueron diseñadas con objetivos más específicos en mente, lo que ayuda a proporcionar una imagen más clara de la salud general y el riesgo de mortalidad. Por ejemplo, un método, MetaboHealth, usa una combinación de 14 Marcadores Metabólicos específicos para predecir el riesgo de mortalidad, con resultados sólidos que indican efectividad.
Cómo se combinan los datos de diferentes estudios
El proceso de asegurar que los datos de diferentes estudios puedan compararse con precisión es importante en esta investigación. Al analizar información de varios estudios poblacionales, los investigadores encontraron que las diferencias en la forma en que se recolectaron los datos podrían llevar a resultados engañosos. Para abordar esto, desarrollaron una Técnica de calibración para controlar estas diferencias y asegurarse de que todos los conjuntos de datos pudieran compararse de manera justa.
Este método ayudó a alinear los datos de cuatro estudios grandes, facilitando ver cómo la salud metabólica se relaciona con el envejecimiento y los resultados generales de salud. Los investigadores aprendieron que podían crear marcadores confiables para la edad biológica al analizar datos de estos estudios armonizados.
Construyendo modelos predictivos
Usando los datos recién combinados, los investigadores construyeron modelos predictivos para estimar la edad biológica en base a diversas medidas, incluyendo metilación del ADN y características metabólicas. Emplearon métodos estadísticos avanzados para identificar qué medidas específicas eran más útiles para predecir resultados de salud.
Descubrieron que, si bien algunos marcadores metabólicos eran muy efectivos, otros eran menos útiles en este contexto. Al centrarse en las características más informativas, los investigadores mejoraron la precisión de sus estimaciones de edad biológica.
Vinculando la edad biológica con la mortalidad
En sus siguientes pasos, los investigadores buscaron vincular esta edad biológica más directamente con el riesgo de mortalidad. Miraron datos de un grupo específico de individuos para evaluar cuán bien sus nuevos marcadores de edad biológica predecían la mortalidad. Curiosamente, los marcadores que desarrollaron mostraron asociaciones significativas con riesgos de morir por diversas causas.
La capacidad de predecir la mortalidad podría llevar a mejores estrategias de atención médica. Al identificar a individuos con mayor riesgo según su edad biológica, se podrían implementar intervenciones específicas para mejorar los resultados de salud.
Perspectivas únicas de los modelos de metilación del ADN
Un resultado notable de esta investigación fue la identificación de indicadores únicos que no habían sido reconocidos anteriormente. Los investigadores descubrieron que patrones específicos de metilación del ADN podrían ofrecer valiosos conocimientos sobre la salud metabólica y el envejecimiento. Estos hallazgos implican que la metilación del ADN tiene potencial para avanzar nuestra comprensión de la edad biológica y sus implicaciones para la salud.
Expandirse más allá de las predicciones de mortalidad
Los investigadores reconocieron que centrarse solo en la mortalidad podría limitar la comprensión del proceso de envejecimiento. El envejecimiento es un proceso complejo y multidimensional, y la salud puede deteriorarse de varias maneras. Podría ser beneficioso explorar cómo sus hallazgos se relacionan con otros problemas de salud, como la fragilidad o enfermedades crónicas.
Al extender su investigación para observar un rango más amplio de resultados de salud, los científicos podrían recopilar conocimientos más completos sobre el envejecimiento biológico y identificar mejor posibles estrategias preventivas.
Importancia del control de calidad en los datos
A lo largo de esta investigación, los científicos enfatizaron la importancia de mantener datos de alta calidad. Implementaron estrictas medidas de control de calidad al recopilar y analizar sus datos para asegurar su confiabilidad. Esto fue crucial porque les ayudó a establecer conexiones sólidas entre los marcadores biológicos y los resultados de salud.
Conclusión: Un nuevo enfoque para entender el envejecimiento
Esta investigación representa un valioso progreso en el campo de la gerociencia. Al desarrollar nuevos métodos para evaluar la edad biológica y conectarlos con resultados de salud reales, los científicos están allanando el camino para una mejor comprensión del envejecimiento.
Los conocimientos obtenidos de la integración de características metabólicas y la metilación del ADN podrían tener implicaciones de gran alcance en la atención médica. El objetivo final es crear marcadores que reflejen con precisión el estado de salud de una persona y guiarlos hacia una mejor salud y longevidad a medida que envejecen.
En resumen, el trabajo resalta el potencial de vincular medidas biológicas con resultados de salud, revelando las complejidades del envejecimiento y las mejores formas de abordar estos desafíos. Al combinar diferentes fuentes de datos y un análisis cuidadoso, los investigadores se están acercando a hacer avances significativos en cómo entendemos y respondemos al proceso de envejecimiento.
Título: 1H-NMR metabolomics-guided DNA methylation mortality predictors
Resumen: 1H-NMR metabolomics and DNA methylation in blood are widely known biomarkers predicting age-related physiological decline and mortality yet exert mutually independent mortality and frailty signals. Leveraging multi-omics data in four Dutch population studies (N=5238) we investigated whether the mortality signal captured by 1H-NMR metabolomics could guide the construction of novel DNA methylation-based mortality predictors. Hence, we trained DNA methylation-based surrogates for 64 metabolomic analytes and found that analytes marking inflammation, fluid balance, or HDL/VLDL metabolism could be accurately reconstructed using DNA-methylation assays. Interestingly, a previously reported multi-analyte score indicating mortality risk (MetaboHealth) could also be accurately reconstructed. Sixteen of our derived surrogates, including the MetaboHealth surrogate, showed significant associations with mortality, independent of other relevant covariates. Finally, adding our novel surrogates to previously established DNA-methylation markers, such as GrimAge, showed significant improvement for predicting all-cause mortality, indicating that our metabolic analyte-derived surrogates potentially represent novel mortality signal.
Autores: Erik B. van den Akker, D. Bizzarri, M. J. T. Reinders, L. M. Kuiper, M. Beekman, J. Deelen, J. B. J. van Meurs, J. van Dongen, R. Pool, D. I. Boomsma, M. Ghanbari, L. Franke, BIOS Consortium, BBMRI-NL Consortium, P. E. Slagboom
Última actualización: 2023-11-03 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297956
Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297956.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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