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"Esta nueva capacidad nos permitirá evaluar mejor las posibles intervenciones terapéuticas que se dirigen a los microbiomas", ha señalado Zech Xu.
Investigadores de la Universidad de California en San Diego y la compañía IBM han desarrollado una herramienta predictiva que permite adivinar la edad de una persona a partir de su microbioma, según publican en la revista 'mSystems'.
El microbioma, es decir las comunidades complejas de microbios que viven dentro de una persona y alrededor de ella, están influenciados por la dieta, los hábitos, el entorno y los genes, y se sabe que cambian con la edad. Y su composición es reconocida por su influencia en nuestra salud.
A partir de una muestra de microbioma (una muestra de piel o de heces), los investigadores han demostrado que ahora pueden usar el aprendizaje automático para predecir la edad cronológica de una persona, con un grado variable de precisión.
Las muestras de piel proporcionaron la predicción más precisa, estimando correctamente dentro de aproximadamente 3,8 años, en comparación con 4,5 años con una muestra oral y 11,5 años con una muestra fecal. Los tipos de microbios que viven en la cavidad oral o dentro del intestino de los jóvenes (de 18 a 30 años) tienden a ser más diversos y abundantes que en los microbiomas comparativos de adultos mayores (de 60 años de edad y mayores).
"Esta nueva capacidad de correlacionar microbios con la edad nos ayudará a avanzar en futuros estudios sobre el papel que juegan en el proceso de envejecimiento y las enfermedades relacionadas con la edad, y nos permitirá evaluar mejor las posibles intervenciones terapéuticas que se dirigen a los microbiomas", señala el coautor principal Zhenjiang Zech Xu.
El objetivo final del equipo es crear modelos de aprendizaje automático similares para correlacionar el microbioma y las condiciones clínicas, como la inflamación en condiciones autoinmunes. Este enfoque podría algún día formar la base de una prueba no invasiva basada en microbioma que potencialmente ayude a los médicos a diagnosticar o evaluar mejor el riesgo de una persona para una enfermedad.
En un estudio de 2014, los investigadores de la Universidad de Washington compararon la "edad microbiana", la edad según lo predice el microbioma fecal, y la edad cronológica real en el contexto de los bebés desnutridos durante los primeros meses de vida.
Los investigadores notaron que la diferencia entre la edad cronológica y la microbiana estaba asociada con el grado de madurez de desarrollo de los niños. En el nuevo estudio, los investigadores de la Universidad de California en San Diego llevaron esta idea un paso más allá para ver si esta asociación podría aplicarse a los adultos, y con qué facilidad se generalizó en otros sitios del cuerpo.
Según Xu, uno de los requisitos más importantes para un buen modelo estadístico es un gran tamaño de muestra y una población representativa. Para hacer eso, los investigadores extrajeron datos de secuenciación de microbiomas disponibles de las bases de datos públicas de varios proyectos de ciencia ciudadana, como el Proyecto American Gut, en el que los participantes envían muestras de heces, saliva o piel, reciben sus lecturas de microbioma personalizadas y contribuyen con su anonimato aportando datos a la comunidad científica.
