SD. El microbioma intestinal humano es un ecosistema complejo que afecta y se ve afectado por su estado de hospedador. Los análisis anteriores de la microflora intestinal revelaron asociaciones entre microbios específicos y el estado de la enfermedad y la enfermedad, el genotipo y la dieta del huésped.
Un equipo de científicos rusos de Insilico Medicine, una compañía estadounidense de biotecnología con sede en Rockville, en los Centros de Tecnología Emergente de la Universidad Johns Hopkins; y del Brightman and Women Hospital del Harvard Medical School, han desarrollado un método para predecir la edad biológica del huésped en función de los perfiles microbiológicos de la microbiota intestinal utilizando un conjunto de datos curado de 1.165 individuos sanos (1.663 muestras de microbiomas).
«Nuestro modelo predictivo, un reloj microbioma humano, tiene una arquitectura de una red neuronal profunda y alcanza la precisión de 3,94 años, lo que significa un error absoluto en la validación cruzada. El rendimiento del reloj de microbioma profundo también se evaluó en varias poblaciones adicionales. Además, presentamos una plataforma para la interpretación biológica de las características microbianas individuales utilizadas en los modelos de edad, que se basa en la importancia de las características de permutación y los efectos locales acumulados. Este enfoque nos ha permitido definir dos listas de 95 biomarcadores intestinales del envejecimiento humano. También demostramos que esta lista se puede reducir a 39 taxones que transmiten la mayor cantidad de información sobre el envejecimiento de sus anfitriones. En general, mostramos que (a) los perfiles microbiológicos pueden usarse para predecir la edad humana; y (b) las características microbianas seleccionadas por los modelos están relacionadas con la edad», expresa el resumen publicado en bioRxiV, de Cold Spring Harvor Laboratory.
La prestigiosa revista Science se ha hecho eco de una vez, ampliando el resumé e informando que los investigadores examinaron más de 3600 muestras de bacterias intestinales de 1165 individuos sanos que viven en todo el mundo. De las muestras, alrededor de un tercio eran de personas de 20 a 39 años, otro tercio de personas de 40 a 59 años y el último tercio de personas de 60 a 90 años.
Luego utilizaron el aprendizaje automático para analizar los datos. Primero, entrenaron su programa de computadora, un algoritmo de aprendizaje profundo basado en un modelo basado en cómo funcionan las neuronas en el cerebro, en 95 especies diferentes de bacterias del 90% de las muestras, junto con las edades de las personas de las que provenían. Luego, pidieron al algoritmo que predijera las edades de las personas que proporcionaron el 10% restante. Su programa fue capaz de predecir con precisión la edad de alguien dentro de 4 años, informan sobre el servidor de preimpresión bioRxiv. De las 95 especies de bacterias, se encontró que 39 eran las más importantes para predecir la edad.
Según Science, Zhavoronkov y sus colegas encontraron que algunos microbios se volvieron más abundantes a medida que las personas envejecían, como Eubacterium hallii, que se cree que es importante para el metabolismo en los intestinos. Otros disminuyeron, como Bacteroides vulgatus, que se ha relacionado con la colitis ulcerosa, un tipo de inflamación en el tracto digestivo. Los cambios en la dieta, los hábitos de sueño y la actividad física probablemente contribuyen a estos cambios en las especies bacterianas, dice el coautor Vadim Gladyshev, biólogo de la Universidad de Harvard que estudia el envejecimiento.
Zhavoronkov dice que este «reloj de envejecimiento de los microbiomas» podría usarse como base para evaluar qué tan rápido o lento es el envejecimiento de la persona y si cosas como el alcohol, los antibióticos, los probióticos o la dieta tienen algún efecto sobre la longevidad. También podría usarse para comparar a las personas sanas con aquellas que tienen ciertas enfermedades, como el Alzheimer, para ver si sus microbiomas se desvían de la norma, refleja Science.
Si la idea se valida, se unirá a otros biomarcadores que los científicos usan para predecir la edad biológica, incluida la longitud de los telómeros (las puntas de los cromosomas implicados en el envejecimiento) y los cambios en la expresión del ADN a lo largo de la vida de una persona. Combinar el nuevo reloj de envejecimiento con estos otros podría dar una imagen mucho más precisa de la verdadera edad biológica y la salud de una persona. También podría ayudar a los investigadores a probar mejor si ciertas intervenciones, incluidos los medicamentos y otros tratamientos, tienen algún efecto sobre el proceso de envejecimiento. «No es necesario esperar hasta que la gente muera para realizar experimentos de longevidad», dice Zhavoronkov.
La idea de que puedes predecir la edad de alguien en función de su microbioma intestinal es «muy plausible» y de «tremendo interés» para los científicos que estudian el envejecimiento, dice Robin Knight, director del Centro de Innovación de Microbiomas de la Universidad de California, San Diego, según el artículo de Science, firmado por Emily Mullin. Su grupo está analizando 15,000 muestras del American Gut Project, un estudio mundial de microbiomas que fundó, para desarrollar predictores de edad similares.
Pero uno de los desafíos de desarrollar un reloj de este tipo, agrega, es que existen enormes diferencias en cuanto a la presencia de bacterias en las entrañas de las personas de todo el mundo. «Es extremadamente importante replicar este tipo de estudios con poblaciones marcadamente diferentes» para averiguar si hay signos distintos de envejecimiento en diferentes grupos de personas, dice Knight.
Knight manifiesta que tampoco se sabe si los cambios en el microbioma hacen que las personas envejezcan más rápidamente, o si los cambios son simplemente un efecto secundario del envejecimiento. InSilico Medicine está construyendo varios relojes antiguos basados en el aprendizaje automático que podrían combinarse con el microbioma. «La edad es un parámetro tan importante en todo tipo de enfermedades», dice Zhavoronkov. «Cada segundo cambiamos», concluye el artículo de Science.
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