Un estudio reciente publicado en la revista Envejecimiento natural investigaron la arquitectura genética de las brechas de edad biológica (BAG) derivadas de inteligencia artificial (IA) para múltiples sistemas de órganos y sus vínculos con el estilo de vida, las enfermedades crónicas y el envejecimiento.
El envejecimiento es un proceso biológico multifacético que está determinado por el estilo de vida, la genética y los factores ambientales, y que afecta a los sistemas orgánicos y conduce a enfermedades crónicas. Descifrar la heterogeneidad fenotípica del envejecimiento en los distintos órganos puede conducir a avances en la medicina de precisión. Un estudio investigó esta heterogeneidad utilizando IA para estimar los BAG.
La BAG representa la diferencia entre la edad cronológica y la edad predicha por la IA de los individuos. A pesar de los avances en la investigación multiorgánica, quedan dos preguntas: ¿Qué variantes genéticas influyen en la heterogeneidad fenotípica de las BAG y cómo se relacionan causalmente entre sí, con los factores de estilo de vida y con las enfermedades crónicas?
Estudiar: La edad biológica multiorgánica muestra que ningún sistema orgánico es una islaCrédito de la imagen: Ws Studio1985 / Shutterstock
El estudio y los hallazgos
En el presente estudio, los investigadores utilizaron genómica computacional e inteligencia artificial para explorar la arquitectura genética de los BAG de nueve sistemas orgánicos y sus vínculos causales y asociaciones con factores de estilo de vida, envejecimiento de los órganos y enfermedades crónicas. Utilizaron datos multiómicos de más de 370.000 participantes del Biobanco del Reino Unido (RU).
En primer lugar, se utilizó la regresión de vectores de soporte para derivar los BAG de los sistemas metabólico, musculoesquelético, cardiovascular, ocular, cerebral, inmunológico, renal, hepático y pulmonar utilizando datos de imágenes clínicas y específicas de cada órgano. Los BAG se ajustaron como fenotipos en un estudio de asociación de todo el genoma (GWAS) para identificar señales genéticas independientes, es decir, loci.
Posteriormente, se realizaron varios análisis posteriores para validar las señales genéticas, entre ellos, la estimación de la heredabilidad basada en el polimorfismo de un solo nucleótido, el análisis de la expresión génica específica de tejidos, el análisis del enriquecimiento del conjunto de genes, el análisis de la red gen-fármaco-enfermedad, el análisis de causalidad y la correlación genética.
En total, se identificaron 393 pares de loci genómicos de BAG vinculados a nueve BAG. Los investigadores observaron especificidad de órganos, así como comunicación entre órganos. Las correlaciones fenotípicas y genéticas entre BAG fueron similares, lo que respalda la conjetura de Cheverud (que las correlaciones fenotípicas probablemente sean estimaciones justas de las correlaciones genéticas).
El análisis de la expresión génica específica de cada tejido validó las señales genéticas, que mostraron un enriquecimiento específico de cada órgano. Es decir, los genes relacionados con los BAG cardiovasculares se sobreexpresaron o enriquecieron en los tejidos arteriales y cardíacos. Además, el equipo identificó posibles asociaciones causales entre los BAG, los factores de estilo de vida (por ejemplo, el peso corporal y el sueño) y las enfermedades crónicas (por ejemplo, la diabetes y la enfermedad de Alzheimer).
Conclusiones
En conjunto, el estudio refuerza la idea de que los sistemas orgánicos no funcionan de forma aislada, destacando las correlaciones específicas de cada órgano dentro de los órganos y las interconexiones entre los sistemas orgánicos. Las interconexiones entre órganos sugieren que los medicamentos para enfermedades en sistemas orgánicos distintos podrían reutilizarse, lo que podría mejorar las tasas de éxito del desarrollo de medicamentos. Las limitaciones del estudio incluyen la imposibilidad de generalizar los hallazgos a diversos grupos étnicos.
“Estamos muy entusiasmados con este estudio y sus futuras líneas de investigación. Prevemos un cambio de paradigma desde enfoques de un solo órgano a enfoques multiorgánicos, lo que permitirá un modelado más integral del envejecimiento y la enfermedad humana”. – Junhao Wen, el autor principal.
Si bien hubo fuertes correlaciones en los valores beta de GWAS entre las poblaciones europeas y otros grupos ancestrales, los estudios deberían centrarse en los grupos subrepresentados. Además, las diferencias de sexo fueron prominentes en algunos sistemas orgánicos, especialmente el BAG cardiovascular. En general, los resultados sugieren que esta investigación debería explorarse de manera más exhaustiva, considerando conjuntamente la enfermedad y el envejecimiento, ya que las diferencias de sexo a menudo existen en las enfermedades crónicas, incluido el autismo y la enfermedad de Alzheimer.
