La búsqueda de predictores confiables del proceso de envejecimiento humano, ha sido foco de interés por parte de diferentes grupos de investigadores a lo largo de varias décadas.

Desde el 2016, el uso de técnicas de inteligencia artificial, entre las que se incluyen el aprendizaje profundo, ha ido ganando popularidad en la comunidad científica, como una valiosa herramienta para encontrar factores predictivos de la edad biológica y del paso del tiempo en el organismo humano.

Los avances en inteligencia artificial (IA) y el aumento en el poder computacional y la existencia de grandes conjuntos de datos, disponibles públicamente, han dado lugar a un auge muy importante en la identificación de biomarcadores y relojes biológicos, que podrían ser utilizados como predictores del envejecimiento y proporcionar información sobre este proceso y sobre las enfermedades de mayor prevalencia en esta etapa del ciclo vital.

En un artículo publicado en la última edición de la revista Trends in Pharmacological Sciences, se presenta un resumen de los hallazgos recientes sobre los principales tipos de “relojes profundos de envejecimiento” y su amplia gama de aplicaciones en las industrias sanitaria y farmacéutica, incluyendo el control de calidad de los datos, la identificación de objetivos biológicos e incluso la evaluación de la relevancia biológica y el valor de diversos tipos de datos y combinaciones.

Los biomarcadores profundos del envejecimiento, desarrollados utilizando una gran variedad de tipos de datos relacionados con el paso del tiempo, están avanzando rápidamente en la industria de la biotecnología de la longevidad, por lo que tienen un gran potencial para mejorar la salud humana, prevenir enfermedades asociadas con la edad y prolongar la vida saludable.

El hecho de que se pueda realizar un seguimiento de los cambios durante el envejecimiento ha llevado a la búsqueda de bases de datos biológicamente relevantes, en las que se tenga abundante información histórica, así como un pequeño número de características altamente variables, pero estandarizadas, de forma que pueden anonimizarse fácilmente.

La intersección de los avances recientes en la investigación en IA y en el envejecimiento, trae como resultado nuevas herramientas y aplicaciones prospectivas de estos relojes, útiles para los profesionales asistenciales, los investigadores, la industria farmacéutica y otros actores del sistema, entre las que se incluyen medicina preventiva, detección y estadificación de enfermedades, desarrollo de esquemas de tratamiento personalizado y predicción de desenlaces clínicos y mortalidad, entre otros. (Figura)

Fuente

Zhavoronkov A,  Mamoshina P. Deep Aging Clocks: The Emergence of AI-Based Biomarkers of Aging and Longevity.Trends in Pharmacological Sciences. Edición electrónica anticipada  de Julio 2019.