La edad molecular del ojo a través de la Inteligencia Artificial
Un grupo de científicos ha mapeado cerca de 6,000 proteínas de diversos tipos de células oculares mediante el análisis de diminutas gotas de líquido ocular que se suelen extraer durante procedimientos quirúrgicos oftálmicos.
En un informe divulgado en la revista Cell este jueves, los investigadores emplearon un modelo de inteligencia artificial (IA) para construir un "reloj proteómico" a partir de estos datos, capaz de predecir la edad de una persona en buen estado de salud basándose en su perfil de proteínas.
Este reloj desveló que enfermedades como la retinopatía diabética y la uveítis provocan un envejecimiento acelerado en determinados tipos de células. De manera sorprendente, también se detectaron proteínas asociadas a la enfermedad de Parkinson en el fluido ocular, lo que, según explican, podría ofrecer una vía para un diagnóstico más precoz de esta afección.
Vinit Mahajan, cirujano y profesor de oftalmología en la Universidad de Stanford y autor principal del estudio, comentó: "Lo fascinante del ojo es que podemos observar su interior y detectar enfermedades en tiempo real. Nuestro objetivo primordial era establecer la conexión entre los cambios anatómicos y los procesos moleculares que ocurren en los ojos de nuestros pacientes".
Muestrear el ojo en pacientes vivos es una tarea compleja, ya que, al igual que el cerebro, el ojo no puede regenerarse, y la obtención de una biopsia de tejido podría causar daños irreparables.
Como alternativa, se recurre a las biopsias líquidas, es decir, muestras de líquido obtenidas en proximidad a las células o tejidos de interés.
Hasta el momento, las biopsias líquidas tenían limitaciones en cuanto a la capacidad de medir un gran número de proteínas en pequeñas cantidades de líquido, así como para identificar qué células eran responsables de producir qué proteínas, información crucial para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Gracias a una herramienta informática desarrollada por estos científicos, se logró rastrear cada proteína hasta tipos celulares específicos.
Para cartografiar la producción de proteínas en los diversos tipos celulares del ojo, el equipo de Mahajan utilizó un método de alta resolución para caracterizar las proteínas en 120 biopsias líquidas tomadas del humor acuoso o vítreo de pacientes sometidos a cirugía ocular.
En total, se identificaron 5,953 proteínas, diez veces más de las que se habían caracterizado en estudios previos similares. Mediante su herramienta informática llamada TEMPO, los investigadores lograron rastrear cada proteína hasta tipos celulares específicos.
Con el fin de explorar la relación entre las enfermedades y el envejecimiento a nivel molecular, los científicos crearon un modelo de aprendizaje automático de inteligencia artificial capaz de predecir la edad molecular del ojo basándose en un subconjunto de 26 proteínas.
Este modelo pudo determinar con precisión la edad de los ojos sanos y, al mismo tiempo, evidenció que las enfermedades estaban asociadas a un envejecimiento molecular significativo.
En el caso de la retinopatía diabética, se observó que el grado de envejecimiento aumentaba a medida que avanzaba la enfermedad, llegando a acelerarse hasta 30 años en individuos con retinopatía diabética severa (proliferativa).
Estos resultados sugieren que el proceso de envejecimiento puede ser específico de un órgano o incluso de un tipo celular, lo que podría impulsar avances en la medicina personalizada.
En un informe divulgado en la revista Cell este jueves, los investigadores emplearon un modelo de inteligencia artificial (IA) para construir un "reloj proteómico" a partir de estos datos, capaz de predecir la edad de una persona en buen estado de salud basándose en su perfil de proteínas.
Este reloj desveló que enfermedades como la retinopatía diabética y la uveítis provocan un envejecimiento acelerado en determinados tipos de células. De manera sorprendente, también se detectaron proteínas asociadas a la enfermedad de Parkinson en el fluido ocular, lo que, según explican, podría ofrecer una vía para un diagnóstico más precoz de esta afección.
Vinit Mahajan, cirujano y profesor de oftalmología en la Universidad de Stanford y autor principal del estudio, comentó: "Lo fascinante del ojo es que podemos observar su interior y detectar enfermedades en tiempo real. Nuestro objetivo primordial era establecer la conexión entre los cambios anatómicos y los procesos moleculares que ocurren en los ojos de nuestros pacientes".
Muestrear el ojo en pacientes vivos es una tarea compleja, ya que, al igual que el cerebro, el ojo no puede regenerarse, y la obtención de una biopsia de tejido podría causar daños irreparables.
Como alternativa, se recurre a las biopsias líquidas, es decir, muestras de líquido obtenidas en proximidad a las células o tejidos de interés.
Hasta el momento, las biopsias líquidas tenían limitaciones en cuanto a la capacidad de medir un gran número de proteínas en pequeñas cantidades de líquido, así como para identificar qué células eran responsables de producir qué proteínas, información crucial para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Gracias a una herramienta informática desarrollada por estos científicos, se logró rastrear cada proteína hasta tipos celulares específicos.
Para cartografiar la producción de proteínas en los diversos tipos celulares del ojo, el equipo de Mahajan utilizó un método de alta resolución para caracterizar las proteínas en 120 biopsias líquidas tomadas del humor acuoso o vítreo de pacientes sometidos a cirugía ocular.
En total, se identificaron 5,953 proteínas, diez veces más de las que se habían caracterizado en estudios previos similares. Mediante su herramienta informática llamada TEMPO, los investigadores lograron rastrear cada proteína hasta tipos celulares específicos.
Con el fin de explorar la relación entre las enfermedades y el envejecimiento a nivel molecular, los científicos crearon un modelo de aprendizaje automático de inteligencia artificial capaz de predecir la edad molecular del ojo basándose en un subconjunto de 26 proteínas.
Este modelo pudo determinar con precisión la edad de los ojos sanos y, al mismo tiempo, evidenció que las enfermedades estaban asociadas a un envejecimiento molecular significativo.
En el caso de la retinopatía diabética, se observó que el grado de envejecimiento aumentaba a medida que avanzaba la enfermedad, llegando a acelerarse hasta 30 años en individuos con retinopatía diabética severa (proliferativa).
Estos resultados sugieren que el proceso de envejecimiento puede ser específico de un órgano o incluso de un tipo celular, lo que podría impulsar avances en la medicina personalizada.
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