Por primera vez, los científicos han determinado la edad molecular del ojo.
Un estudio de un grupo de investigadores ha revelado el desarrollo de un "reloj proteómico" mediante inteligencia artificial (IA) que puede predecir la edad y mostrar un envejecimiento acelerado en enfermedades específicas. Lo lograron mapeando casi 6.000 proteínas que se encuentran en varios tipos de células del ojo. Utilizando datos recopilados de pequeñas gotas de líquido ocular extraídas sistemáticamente durante la cirugía, los investigadores crearon un reloj proteómico que podría prever la edad de un individuo en función de su expresión de proteínas.
Este reloj proteómico reveló que ciertas enfermedades, como la retinopatía diabética y la uveítis, desencadenan un envejecimiento acelerado en tipos de células específicas. Sorprendentemente, el equipo también descubrió proteínas relacionadas con la enfermedad de Parkinson en el líquido ocular, lo que podría allanar el camino para un diagnóstico más temprano de la afección.
Vinit Mahajan, autor principal del estudio, cirujano y profesor de oftalmología en la Universidad de Stanford, dice que el rasgo único del ojo es su transparencia, que permite observar las enfermedades en desarrollo. Sin embargo, la naturaleza no regenerativa del ojo, al igual que el cerebro, dificulta la realización de biopsias de tejido en pacientes vivos, ya que podrían provocar daños irreparables. Por lo tanto, se utiliza un método alternativo de biopsias líquidas: extraer muestras de líquido cerca de las células o tejidos relevantes.
Utilizando un método para mapear la producción de proteínas en diferentes células del ojo, el equipo de Mahajan distinguió 5.953 proteínas de 120 biopsias líquidas obtenidas durante la cirugía ocular, casi diez veces el número caracterizado en estudios anteriores. Luego utilizaron una herramienta de software, TEMPO, para rastrear cada proteína hasta sus tipos de células específicos.
La investigación sobre la asociación entre la enfermedad y el envejecimiento molecular impulsó la construcción de un modelo de aprendizaje automático con IA que puede anticipar la edad molecular del ojo basándose en 26 proteínas. Este modelo predijo la edad con precisión para ojos sanos, pero encontró que las enfermedades estaban relacionadas con un envejecimiento molecular dramático.
El diagnóstico de la enfermedad de Parkinson es un desafío ya que las proteínas asociadas generalmente se identifican post mortem y los métodos de diagnóstico actuales no pueden detectarlas. Estas proteínas se detectaron en el líquido ocular, lo que podría permitir un diagnóstico más temprano del Parkinson y un seguimiento terapéutico continuo.
Los investigadores sugieren que el envejecimiento podría ser específico de un órgano o de una célula, lo que podría mejorar la medicina de precisión y el diseño de ensayos clínicos. Julian Wolf, primer autor y oftalmólogo de la Universidad de Stanford, sugiere que los medicamentos antienvejecimiento dirigidos pueden ser el futuro de la medicina preventiva y de precisión. Mahajan refuerza el valor de la caracterización molecular en pacientes para mejorar los ensayos clínicos, la selección de fármacos y los resultados.
El equipo de investigación planea ampliar el estudio para incluir un mayor número de pacientes y una gama más amplia de enfermedades oculares. También creen que su método podría aplicarse a otros tejidos difíciles de muestrear, utilizando potencialmente biopsias líquidas de líquido cefalorraquídeo para estudiar el cerebro, líquido sinovial para las articulaciones y orina para los riñones.
Esta investigación fue apoyada por los Institutos Nacionales de Salud, la Universidad de Stanford, la Investigación para Prevenir la Ceguera, la Fundación de Cirugía VitreoRetina, la Fundación Lundbeck y la Fundación BrightFocus.
