Inteligência artificial pode prever envelhecimento saudável

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Os médicos observam que a idade biológica e a idade cronológica nem sempre são a mesma. Uma mulher de 55 anos pode apresentar muitos sinais de envelhecimento e ter numerosas doenças relacionadas à idade, enquanto uma mulher de 80 anos pode ser saudável e forte. Embora a dieta, a atividade física e outros fatores desempenhem um papel, há muitos fatores que explicam por que e como algumas pessoas envelhecem melhor do que outras. Esses fatores permanecem pouco entendidos.

Um estudo publicado em 19 de dezembro de 2018 na Genome Biology, uma equipe do Salk Institute analisou as células da pele, desde muito jovens até muito velhas, e buscou assinaturas moleculares que pudessem ser preditivas da idade. Desenvolver uma melhor compreensão dos processos biológicos do envelhecimento poderia eventualmente ajudar a abordar as condições de saúde que são mais comuns na velhice, como doenças cardíacas e demência.

Este experimento foi projetado para determinar se há assinaturas moleculares do envelhecimento em toda a extensão da vida humana”, diz o autor co-senior Saket Navlakha, professor assistente do Laboratório de Biologia Integrativa de Salk. “Queremos desenvolver algoritmos que possam prever envelhecimento saudável e envelhecimento não saudável, e tentar encontrar as diferenças”.

“O estudo fornece uma base para a abordagem quantitativa de questões não resolvidas no envelhecimento humano, como a taxa de envelhecimento durante períodos de estresse”, diz o professor Martin Hetzer, co-autor sênior, bem como vice-presidente e diretor científico da Salk.

Os pesquisadores se concentraram em um tipo de célula da pele chamada fibroblastos dérmicos, que geram o tecido conjuntivo e ajudam a pele a se recuperar após a lesão. Eles escolheram esse tipo de célula por duas razões: primeiro, as células são fáceis de obter com uma biópsia de pele simples e não invasiva; segundo, estudos anteriores indicaram que os fibroblastos provavelmente contêm assinaturas do envelhecimento. Isso ocorre porque, ao contrário da maioria dos tipos de células que mudam completamente a cada poucas semanas ou meses, um subconjunto dessas células permanece conosco por toda a vida.

Os investigadores analisaram os fibroblastos retirados de 133 indivíduos saudáveis ​​com idade variando de 1 a 94. Para obter uma amostra representativa, a equipe estudou uma média de 13 pessoas para cada década de idade. O laboratório cultivou as células para se multiplicarem, depois usou um método chamado sequenciamento de RNA (RNA-Seq) para procurar biomarcadores nas células que mudam à medida que as pessoas envelhecem. O RNA-Seq usa tecnologias de sequenciamento profundo para determinar quais genes são ativados em certas células. Usando algoritmos personalizados de inteligência artificial para classificar os dados de RNA-Seq, a equipe encontrou certos biomarcadores indicando o envelhecimento e foi capaz de prever a idade de uma pessoa com menos de oito anos de erro, em média.

“Nós adotamos uma abordagem de “pia de cozinha ”com este projeto”, diz o primeiro autor Jason Fleischer, um colega de pós-doutorado da Salk. “Ao invés de entrar nesta pesquisa com uma ideia do que queríamos encontrar, decidimos olhar para as mudanças na expressão de todos os genes codificadores de proteínas e deixar os algoritmos resolvê-los. Usamos o que é chamado de método de aprendizado conjunto de máquinas para fazer isso.”

A análise da equipe do Salk foi diferente das abordagens anteriores adotadas por outros laboratórios para estudar o envelhecimento biológico. A maioria dos estudos anteriores concentrou-se em mudanças em apenas alguns locais de metilação do DNA, em vez de observar mudanças de expressão no genoma inteiro. O conjunto de dados também foi muito maior do que qualquer pesquisa desse tipo que já foi feita antes, porque incluiu muitas pessoas representando um intervalo de décadas. Os pesquisadores tornaram os dados públicos para que outros pesquisadores possam usá-los.

Para validar o algoritmo, a equipe também usou fibroblastos de 10 pacientes com progeria, uma doença genética caracterizada pelo envelhecimento acelerado. Com base na análise das assinaturas moleculares desses pacientes, que variavam de dois a oito anos, o modelo previu que eles teriam cerca de uma década a mais do que a idade do calendário.

“O fato de que nosso sistema pode prever esse tipo de envelhecimento mostra que este modelo está começando a chegar aos verdadeiros fundamentos da idade biológica”, diz Fleischer.

Embora este estudo tenha descoberto biomarcadores relacionados à idade, os pesquisadores enfatizam que só porque algo é preditivo do envelhecimento não significa que é a causa do envelhecimento. Enquanto isso, no entanto, se as descobertas forem validadas, os médicos poderão usar esse tipo de análise para determinar quando começar a triagem de seus pacientes para condições relacionadas à idade e aconselhá-los sobre escolhas de estilo de vida saudável.

Mais pesquisas precisam ser feitas antes que qualquer tratamento preventivo possa ser desenvolvido. Um dos próximos passos desta pesquisa será procurar essas assinaturas em outros tipos de células.

“O envelhecimento é um fator determinante de muitas doenças, incluindo o mal de Alzheimer e outros problemas neurológicos”, conclui Navlakha. “Se formos capazes de mostrar que as mudanças que temos visto nos fibroblastos estão relacionadas com o envelhecimento em outros tipos de células, poderemos eventualmente usar essas assinaturas para desenvolver intervenções direcionadas”.

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