No todos envejecemos al mismo ritmo. Pero, si bien algunos supercentenarios pueden envejecer excepcionalmente lento debido a que ganaron el premio gordo de la genética, se sabe que una gran cantidad de factores conductuales y de estilo de vida aceleran el envejecimiento, incluidos el estrés, la falta de sueño, la mala nutrición, el tabaquismo y el alcohol.
Dado que estos efectos ambientales quedan impresos en nuestro genoma en forma de marcas epigenéticas, es posible cuantificar el envejecimiento molecular caracterizando el epigenoma en sitios genómicos de pronóstico, según recoge un nuevo artículo de ‘Frontiers in Aging’. En la última década, los científicos han desarrollado varios de estos «relojes epigenéticos», calibrados en función de la edad cronológica y de diversos factores de estilo de vida en un gran número de personas.
La mayoría de ellos se centraban en la metilación del ADN en las células sanguíneas, lo que hace que la recogida de muestras sea onerosa y estresante para el paciente. Pero a principios de este año, científicos de los EEUU desarrollaron un reloj de segunda generación, llamado CheekAge, que se basa en datos de metilación en células fáciles de recoger del interior de las mejillas.
Ahora, el equipo ha demostrado por primera vez que CheekAge puede predecir con precisión el riesgo de mortalidad, incluso si se utilizan como entrada datos epigenéticos de otro tejido. «También demostramos que los sitios de metilación específicos son especialmente importantes para esta correlación, revelando vínculos potenciales entre genes y procesos específicos y la mortalidad humana capturada por nuestro reloj», apunta Maxim Shokhirev, primer autor del estudio y director de Biología Computacional y Ciencia de Datos en la empresa Tally Health en Nueva York (Estados Unidos).
CheekAge fue desarrollado o «entrenado» correlacionando la fracción de metilación en aproximadamente 200.000 sitios con una puntuación general de salud y estilo de vida, lo que refleja presuntas diferencias en el envejecimiento fisiológico. En el presente estudio, Shokhirev y sus colegas utilizaron la programación estadística para ver qué tan bien predecía la mortalidad por cualquier causa en 1.513 mujeres y hombres, nacidos en 1921 y 1936 y seguidos durante toda su vida por el programa Lothian Birth Cohorts (LBC) de la Universidad de Edimburgo (Reino Unido).
Uno de los objetivos del LBC era vincular las diferencias en el envejecimiento cognitivo con el estilo de vida y los factores psicosociales y los datos biomédicos, genéticos, epigenéticos y de imágenes cerebrales. Cada tres años, se midió el metiloma de los voluntarios en las células sanguíneas en aproximadamente 450.000 sitios de metilación del ADN. El último punto temporal de metilación disponible se utilizó junto con el estado de mortalidad para calcular CheekAge y su asociación con el riesgo de mortalidad. Los datos sobre mortalidad se habían obtenido del Registro Central del Servicio Nacional de Salud de Escocia.
Los resultados muestran que CheekAge está significativamente asociado con la mortalidad en un conjunto de datos longitudinales y supera a los relojes de primera generación entrenados en conjuntos de datos que contienen datos de sangre, según los autores. En concreto, por cada aumento de una sola desviación estándar en CheekAge, el cociente de riesgo de mortalidad por todas las causas aumentó un 21%. Esto significa que CheekAge está fuertemente asociado con el riesgo de mortalidad en adultos mayores.
«El hecho de que nuestro reloj epigenético entrenado en células de la mejilla prediga la mortalidad al medir el metiloma en las células sanguíneas sugiere que existen señales de mortalidad comunes en todos los tejidos», argumenta Shokhirev. «Esto implica que un simple hisopado bucal no invasivo puede ser una alternativa valiosa para estudiar y rastrear la biología del envejecimiento».
Los investigadores analizaron con mayor detalle los sitios de metilación que estaban más fuertemente asociados con la mortalidad. Los genes ubicados alrededor o cerca de estos sitios son candidatos potenciales para afectar la esperanza de vida o el riesgo de enfermedades relacionadas con la edad.
Por ejemplo, el gen PDZRN4, un posible supresor tumoral, y ALPK2, un gen implicado en el cáncer y la salud cardíaca en modelos animales. Otros genes que se destacaron habían sido implicados previamente en el desarrollo del cáncer, la osteoporosis, la inflamación y el síndrome metabólico.
https://www.catalunyapress.es/articulo/saladeespera/2024-10-01/5016189-crean-metodo-predice-riesgo-morir-analizando-celulas-boca
