Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático ha identificado 478 compuestos con potencial para revertir el envejecimiento cerebral y proteger contra enfermedades neurodegenerativas. El avance, liderado por investigadores del Centro de Biomedicina de Sistemas de Luxemburgo y CIC bioGUNE, podría acelerar el desarrollo de fármacos para combatir el deterioro cognitivo a medida que la población mundial envejece rápidamente.
El cerebro que envejece y el transcriptoma
El problema central es claro: el envejecimiento es el mayor factor de riesgo para enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. Dado que se espera que más de dos mil millones de personas tengan más de 60 años en 2050, encontrar maneras de proteger la salud del cerebro en la vejez ya no es sólo un desafío científico: es un imperativo de salud pública. Esta investigación no se centra en los genes en sí, sino en el transcriptoma : las moléculas de ARN que muestran qué genes están activos. Este enfoque es más dinámico que simplemente observar el ADN, porque la actividad genética cambia con la edad y la enfermedad.
Cómo funciona el algoritmo
Los investigadores analizaron muestras de cerebro de 778 individuos sanos de entre 20 y 97 años. El modelo de aprendizaje automático aprendió a predecir la edad biológica con notable precisión (en cinco años) basándose en la actividad de solo 365 genes clave. Sorprendentemente, la mayoría de estos genes no están directamente involucrados en la función cerebral; regulan la reparación del ADN y los procesos generales de envejecimiento. Esto sugiere que desacelerar el envejecimiento sistémicamente puede proteger el cerebro.
Cuando se aplicó a muestras de pacientes con Alzheimer o lesión cerebral traumática, el algoritmo mostró consistentemente que sus cerebros eran biológicamente más viejos de lo esperado, a veces hasta 15 años en personas de entre 60 y 70 años. Esto confirma que la neurodegeneración está relacionada con el envejecimiento acelerado a nivel molecular.
Identificación de compuestos rejuvenecedores
Luego, el algoritmo escaneó datos de miles de neuronas, buscando patrones de expresión genética que redujeran la edad prevista. El resultado: una lista de 478 medicamentos con potenciales efectos rejuvenecedores. Si bien no se ha probado la extensión de la vida útil de muchos de estos compuestos, las predicciones del algoritmo son un punto de partida para una investigación específica.
Validación temprana en ratones
Para probar la precisión del modelo, los investigadores administraron tres de los compuestos previstos a ratones viejos durante cuatro semanas. Los ratones mostraron mejoras significativas en la memoria y reducción de la ansiedad, junto con cambios genéticos que hicieron que sus células cerebrales parecieran más jóvenes. Esto sugiere que el algoritmo no solo identifica correlaciones, sino vínculos causales entre los compuestos y el rejuvenecimiento cerebral.
El futuro del descubrimiento de fármacos antienvejecimiento
Actualmente, el campo del antienvejecimiento carece de métodos sistemáticos para el desarrollo de fármacos. Esta plataforma de aprendizaje automático ofrece una forma estructurada de identificar candidatos prometedores. Sin embargo, los compuestos identificados requieren una mayor validación en múltiples sistemas biológicos antes de que puedan considerarse tratamientos eficaces.
Los cientos de compuestos predichos por esta plataforma representan una gran oportunidad para futuras investigaciones y desarrollo terapéutico.
El objetivo es claro: desarrollar fármacos que no sólo retrasen el envejecimiento sino que lo reviertan activamente, protegiendo la función cerebral de una población en crecimiento. El enfoque sistemático proporcionado por este nuevo método de aprendizaje automático representa un paso importante hacia ese futuro.
