Los matemáticos y biólogos de la startup rusa Gero han creado un algoritmo que le permite estimar con precisión la edad biológica de una persona mediante un breve cuestionario. Sus hallazgos fueron publicados en la biblioteca electrónica bioRxiv.org.
En los últimos años, los científicos han estado buscando activamente formas de estimar la edad biológica de una persona. Los científicos entienden este término como la edad o la juventud de los tejidos y órganos de un individuo en particular en comparación con otras personas de su categoría de edad.
La discrepancia entre el calendario y la edad biológica, según los biólogos, ayudará a los médicos a determinar si deben prestar especial atención a la salud de sus pacientes para ayudarlos a vivir el mayor tiempo posible.
Inicialmente, los científicos calcularon la edad biológica de una persona analizando la concentración de ciertas moléculas de proteínas en la sangre, así como la estructura de la envoltura del ADN y muchos otros aspectos del trabajo del cuerpo. En los últimos años, los biólogos han comenzado a encontrar indicios de que se pueden obtener las mismas evaluaciones sin tomar muestras de sangre, sino analizando el trabajo de los órganos mediante resonancia magnética, rayos X y otros sistemas de diagnóstico.
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Pyrkov y sus colegas aprendieron recientemente cómo calcular la edad biológica de una persona utilizando inteligencia artificial y simples rastreadores de actividad física que rastrean el nivel de actividad física. Llegaron a esta conclusión después de analizar los datos recopilados mientras observaban las vidas de aproximadamente cien mil enfermeras y profesionales médicos estadounidenses utilizando métodos de aprendizaje automático.
Estos éxitos hicieron que los matemáticos se preguntaran en qué medida la precisión de las predicciones entre sistemas tan simples que no requieren intervención en el trabajo del cuerpo y métodos más complejos que involucran la recolección de sangre y otros tejidos difieren enormemente.
Para ello, utilizaron el mismo conjunto de datos del proyecto NHANES que cuando trabajaban con rastreadores de actividad física, que incluían no solo datos sobre la actividad física de los profesionales médicos estadounidenses, sino también sus muestras de sangre, hábitos alimentarios y resultados de varias encuestas.
En esta comparación, los científicos se basaron en un principio simple: los resultados de las predicciones de todos estos métodos para calcular la bioedad no deberían diferir mucho de la edad cronológica de las enfermeras y los trabajadores médicos y, al mismo tiempo, calcular correctamente la probabilidad de su muerte o la adquisición de accidentes cerebrovasculares, ataques cardíacos y otras enfermedades.
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Este análisis les ayudó a descubrir que la precisión de predicción de los algoritmos que utilizan tanto biomarcadores en la sangre como datos de encuestas era aproximadamente la misma. Basándose en esta idea, los científicos crearon una red neuronal que les ayudó a seleccionar las preguntas más importantes que utilizaron los autores de NHANES y crearon una forma simple pero precisa de calcular la bioedad.
Una versión más compleja de este algoritmo, que también tiene en cuenta las diferencias en los biomarcadores, pudo calcular correctamente la esperanza de vida promedio de los participantes de NHANES: 79,9 años, que difiere de las estadísticas oficiales de la OMS para los Estados Unidos en solo seis meses.
Los científicos esperan que su enfoque no solo haga que tales predicciones sean más accesibles y precisas, sino que también ayude a descubrir otros factores que afectan la edad biológica de una persona al analizar otros conjuntos de datos.
