Per la prima volta, i ricercatori hanno determinato l'età molecolare dell'occhio.

Uno studio condotto da un gruppo di ricercatori ha rivelato lo sviluppo di un “orologio proteomico” che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) in grado di prevedere l’età e mostrare l’invecchiamento accelerato in malattie specifiche. Hanno raggiunto questo obiettivo mappando quasi 6.000 proteine presenti in vari tipi di cellule dell’occhio. Utilizzando i dati raccolti da minuscole gocce di liquido oculare rimosse sistematicamente durante l'intervento chirurgico, i ricercatori hanno creato un orologio proteomico che potrebbe potenzialmente prevedere l'età di un individuo in base alla sua espressione proteica.

Questo orologio proteomico ha svelato che alcune malattie, come la retinopatia diabetica e l’uveite, innescano un invecchiamento accelerato in specifici tipi di cellule. Sorprendentemente, il team ha anche scoperto proteine legate al morbo di Parkinson nel fluido oculare, aprendo potenzialmente la strada a una diagnosi precoce della malattia.

Vinit Mahajan, autore senior dello studio, chirurgo e professore di oftalmologia presso l'Università di Stanford, afferma che la caratteristica unica dell'occhio è la sua trasparenza che consente l'osservazione delle malattie in via di sviluppo. Tuttavia, la natura non rigenerativa dell’occhio, come del cervello, rende difficile l’esecuzione di biopsie tissutali in pazienti viventi poiché potrebbe causare danni irreparabili. Pertanto, viene utilizzato un metodo alternativo di biopsie liquide: l'estrazione di campioni di fluido vicino alle cellule o ai tessuti interessati.

Utilizzando un metodo per mappare la produzione di proteine in diverse cellule oculari, il team di Mahajan ha distinto 5.953 proteine da 120 biopsie liquide ottenute durante un intervento chirurgico agli occhi, quasi dieci volte il numero caratterizzato in studi precedenti. Hanno poi utilizzato uno strumento software, TEMPO, per tracciare ciascuna proteina nei suoi tipi cellulari specifici.

La ricerca sull’associazione tra malattia e invecchiamento molecolare ha portato alla costruzione di un modello di apprendimento automatico basato sull’intelligenza artificiale in grado di anticipare l’età molecolare dell’occhio sulla base di 26 proteine. Questo modello prevedeva accuratamente l’età per gli occhi sani, ma ha scoperto che le malattie erano collegate al drammatico invecchiamento molecolare.

La diagnosi della malattia di Parkinson è complessa poiché le proteine associate vengono solitamente identificate post-mortem e gli attuali metodi diagnostici non possono testarle. Queste proteine sono state rilevate nel fluido oculare, consentendo potenzialmente una diagnosi precoce del Parkinson e un monitoraggio terapeutico continuo.

I ricercatori suggeriscono che l’invecchiamento potrebbe essere specifico per un organo o una cellula, migliorando potenzialmente la medicina di precisione e la progettazione degli studi clinici. Julian Wolf, primo autore e oculista dell'Università di Stanford, suggerisce che i farmaci antietà mirati potrebbero essere il futuro della medicina preventiva e di precisione. Mahajan rafforza il valore della caratterizzazione molecolare nei pazienti per migliorare gli studi clinici, la selezione dei farmaci e i risultati.

Il gruppo di ricerca prevede di espandere lo studio per includere un numero maggiore di pazienti e una gamma più ampia di malattie degli occhi. Ritengono inoltre che il loro metodo potrebbe essere applicato ad altri tessuti difficili da campionare, utilizzando potenzialmente biopsie liquide del liquido cerebrospinale per studiare il cervello, il liquido sinoviale per le articolazioni e l'urina per i reni.

Questa ricerca è stata supportata dal National Institutes of Health, dalla Stanford University, dalla Research to Prevent Blindness, dalla VitreoRetinal Surgery Foundation, dalla Lundbeck Foundation e dalla BrightFocus Foundation.