Investigadores vascos desarrollan una herramienta para la detección temprana de enfermedades
Este «reloj metabólico» creado por un equipo de CIC bioGUNE se pone en marcha con un simple análisis de sangre «no invasivo»
Cuando alguien nos pregunta qué años tenemos, siempre respondemos acorde con nuestra edad biológica, esa que marca el tiempo que han pasado desde que nacimos ... hasta ahora. Sin embargo, deberíamos empezar a preocuparnos más por otra edad, la que los científicos llaman metabólica, que puede o no coincidir con la biológica.
El concepto, que lleva años instalado tanto en el mundo científico como en la calle, no es complejo: la edad metabólica es la que dice nuestro organismo que tenemos en función de nuestra salud. Sin embargo, calcularla no es tan fácil como hacer una cuenta o echar un ojo a nuestro historial médico. Para ayudar en esta labor, un equipo de científicos del centro CIC bioGUNE acaba de desarrollar una potente herramienta que puede hacerlo y mediante un simple análisis de sangre.
Dicha herramienta se basa en la «metabolómica por resonancia magnética nuclear (RMN)», una tecnología que analiza pequeñas moléculas presentes en la sangre. Luego, con ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, se ha creado un modelo que predice la edad biológica de una persona.
La cifra
20.000 participantes
han aportado sus datos de salud para elaborar este reloj biológico vasco que funciona con un simple análisis de sangre.
«Nuestro objetivo era obtener una medida independiente de la edad, más allá de la información de un pasaporte», explica Óscar Millet, responsable del Laboratorio de Medicina de Precisión y Metabolismo, y quien ha liderado la investigación junto a José M. Mato, director general de CIC bioGUNE. Y los resultados han sido alentadores. «La importancia de este estudio radica en el hecho de que las discrepancias entre la edad cronológica y la edad metabólica dentro del espacio metabólico pueden revelar marcadores tempranos de enfermedad», añade.
Este reloj de envejecimiento metabólico se ha desarrollado utilizando datos de más de 13.500 personas participantes en la cohorte AKRIBEA, un estudio de salud a gran escala realizado en el País Vasco en colaboración con la Corporación Mondragón. En total, el conjunto de datos final ha incluido alrededor de 20.000 participantes de diferentes grupos de edad. Y esto lo hace tremendamente fiable.
Visión más completa de la salud
El grupo utilizó la herramienta para analizar muestras de sangre de personas con distintas enfermedades. Y obtuvieron resultados llamativos y de gran utilidad en el mundo de la Medicina. Por ejemplo, en pacientes con cáncer de próstata, la edad metabólica media era casi cinco años mayor que su edad cronológica.
En personas con la enfermedad de hígado graso asociada a disfunción metabólica (MASLD), la diferencia era aún mayor: más de 14 años. También descubrieron que distintos subtipos de MASLD mostraban patrones de envejecimiento diferentes, hallazgos que no suelen detectarse con las pruebas clínicas convencionales.
«Las discrepancias entre la edad cronológica y la edad metabólica pueden revelar marcadores tempranos de enfermedad»
Óscar Millet
responsable del Laboratorio de Medicina de Precisión y Metabolismo de CIC bioGUNE
Además de predecir la edad biológica, la plataforma desarrollada por el equipo puede estimar más de 25 parámetros clínicos estándar, como niveles de inflamación o función renal, usando la misma muestra de sangre. Esto podría permitir a los médicos obtener una visión más completa del estado de salud de un paciente con una prueba única y no invasiva. «La idea es capturar la mayor cantidad posible de información de las pruebas clínicas existentes. Es notable cuánto de esta información ya está codificada dentro de un espectro de RMN sérico», añade Millet.
El estudio forma parte del compromiso de CIC bioGUNE con la medicina de precisión y ha sido desarrollado en el marco de la red de investigación CIBERehd y de los Planes Complementarios en Biotecnología Aplicada a la Salud. Y aunque de momento no se puede llevar a la práctica clínica, es un gran paso para que «con más validaciones» se extienda su uso en los sistemas de salud, pudiendo atajar antes determinadas enfermedades en estadios cada vez más iniciales.
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