Crónico En un estudio innovador publicado en la prestigiosa revista Nature Aging, los investigadores han aprovechado el poder del aprendizaje automático para revelar marcadores vitales para un envejecimiento saludable que son distintos de los riesgos de enfermedades crónicas. Este enfoque innovador promete revolucionar nuestra comprensión del envejecimiento y allanar el camino para modelos más integrales de envejecimiento saludable y enfermedades comunes.
Descubriendo los secretos del envejecimiento saludable
La “hipótesis de la gerociencia” ha sugerido durante mucho tiempo que centrarse en los procesos universales de envejecimiento podría conducir a un envejecimiento más saludable, una esperanza de vida más prolongada y una reducción de las enfermedades relacionadas con la edad, como la diabetes mellitus tipo 2 (DT2), las enfermedades cardiovasculares (ECV) y la enfermedad renal crónica ( ERC), enfermedad hepática (LD) y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Sin embargo, la compleja interacción entre el envejecimiento y estas enfermedades ha planteado un desafío para los investigadores que intentan establecer la causalidad.
Para abordar este desafío, los científicos recurrieron a los registros médicostron(EHR) como una rica fuente de datos para capturar las trayectorias de salud de millones de personas a lo largo del tiempo. Este vasto conjunto de datos, que abarca 4,57 millones de personas de entre 30 y 85 años, se obtuvo de la base de datos de Clalit Healthcare Services, lo que proporciona una perspectiva integral y a largo plazo sobre la salud.
Aprendizaje automático desatado
El equipo de investigación desarrolló un potente modelo de aprendizaje automático paradentmarcadores clínicos predictivos de un envejecimiento saludable y sin enfermedades. Inicialmente, se centraron en pacientes mayores de 80 años y analizaron pruebas de laboratorio que se correlacionaban con la longevidad. Este enfoque les permitió identificar indicadores tempranos cruciales de un envejecimiento saludable, como el recuento de neutrófilos y los niveles de fosfatasa alcalina, en diversos individuos de Israel, el Reino Unido y los Estados Unidos de América.
Curiosamente, las capacidades predictivas del modelo se extendieron más allá de los 85 años, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para evaluar las probabilidades de supervivencia incluso a partir de los 30 años.
Marcadores distintivos del envejecimiento saludable
El estudio encontró que los marcadores clínicos específicos tenían distintos grados de importancia en diferentes etapas de la vida. Por ejemplo, la fosfatasa alcalina tuvo un mayor impacto en los adultos más jóvenes, mientras que la glucosa y el colesterol influyeron en la edad adulta media. Por el contrario, la anchura de distribución de la albúmina y los glóbulos rojos (RDW) se volvió más significativa a medida que los individuos avanzaban en edad.
Además, factores clave como el índice de masa corporal, los niveles de creatinina y las enzimas hepáticas fueron fundamentales para predecir el riesgo de enfermedad de por vida. Sorprendentemente, los individuos muy sanos exhibieron consistentemente bajos marcadores de riesgo de enfermedades crónicas.
Hallazgos sólidos y globales
La solidez del modelo de aprendizaje automático se confirmó en diferentes poblaciones, incluidas personas israelíes, estadounidenses y británicas. Demostró un poder predictivo sustancial de la longevidad, incluso entre personas sin predisposición conocida a enfermedades.
Además, el estudio descubrió una conexión notable entre las puntuaciones de longevidad y la esperanza de vida familiar. Los padres de individuos con puntuaciones de longevidad más altas enjde un año más en promedio, lo que sugiere un componente genético de la longevidad.
Implicaciones y direcciones futuras
Esta investigación innovadora ofrece una nueva perspectiva sobre la intrincada relación entre el envejecimiento y las enfermedades crónicas. Aldentdistintos marcadores de envejecimiento saludable, este estudio allana el camino para desarrollar modelos longitudinales integrales que vayan más allá de las representaciones estáticas del envejecimiento y la enfermedad.
Sin embargo, se requiere más investigación para defiun "estado saludable" preciso y profundizar en los procesos fisiológicos subyacentes a los hallazgos relacionados con la enfermedad revelados en este estudio. Los investigadores también recomiendan emplear modelos multivariados de riesgo de enfermedades para mejorar nuestra comprensión de los estudios de asociación de todo el genoma.
Este estudio marca un paso significativo hacia desentrañar los misterios del envejecimiento saludable y las enfermedades relacionadas con la edad. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático y analizar una gran cantidad de datos de salud, los investigadores ahora están mejor equipados para abordar los procesos fundamentales del envejecimiento y promover vidas más saludables y libres de enfermedades para todos. El futuro de la investigación sobre el envejecimiento parece prometedor a medida que los científicos continúan descubriendo los secretos de una vida más larga y saludable.
Tus noticias de criptografía merecen atención: Key Difference Wire te pone en más de 250 sitios superiores
