Un equipo de investigadores procedentes de las Universidades de Stanford, Minnesota y (EEUU), de Aarhus (Dinamarca) y de Calgary (Canadá), han encontrado un "reloj del envejecimiento ocular", es decir, un mecanismo para medir el envejecimiento ocular, a partir de una técnica que desarrollaron para estudiar el líquido ocular, según lo publicado en la revista ´Cell´.

Los científicos observaron casi 6.000 proteínas en el líquido y descubrieron que pueden usar 26 de ellas para predecir el envejecimiento. Utilizando inteligencia artificial, desarrollaron dicho ´reloj´ , que indica qué proteínas aceleran el envejecimiento en cada enfermedad y revela nuevos objetivos potenciales para las terapias.

Para obtener la mayor cantidad de información posible con muestras pequeñas y renovables, los científicos desarrollaron una técnica: TEMPO, o rastreo de la expresión de múltiples orígenes de proteínas. Al rastrear las proteínas hasta un tipo de célula donde reside el ARN que crea las proteínas, TEMPO permite a los científicos comprender el origen celular de las proteínas que provocan enfermedades con la esperanza de que eventualmente puedan atacar las células con tratamientos médicos personalizados.

"El primer paso para desarrollar cualquier tipo de terapia exitosa es comprender las moléculas. A nivel molecular los pacientes presentan manifestaciones diferentes incluso con la misma enfermedad. Con una huella molecular como la que hemos desarrollado, podríamos elegir medicamentos que funcionen para cada paciente", explicó el Dr. Vinit Mahajan, profesor de oftalmología y autor principal.

Proceso celular

Para comprender mejor qué procesos celulares contribuyen a diversas enfermedades oculares, el equipo analizó biopsias líquidas tomadas del humor acuoso (líquido entre el cristalino y la córnea) mientras los pacientes eran anestesiados localmente durante la cirugía.

El líquido se recogió en pacientes con tres tipos de enfermedades oculares: retinopatía diabética, que provoca fugas en los vasos sanguíneos del ojo, lo que provoca pérdida de la visión; retinitis pigmentosa, que hace que las células sensibles a la luz en la parte posterior del ojo se descompongan; y uveítis, inflamación dentro del ojo.

Utilizando líquido ocular de 46 pacientes sanos, Mahajan y su equipo entrenaron un algoritmo de inteligencia artificial para predecir la edad del paciente. Luego alimentaron al algoritmo con las casi 6.000 proteínas presentes en el líquido para ver si un subconjunto de estas proteínas podía predecir la edad del paciente. Encontraron 26 que podían hacerlo cuando se usaban en grupo.

Al comparar el líquido ocular enfermo con el líquido sano, encontraron que los pacientes con ojos enfermos tenían proteínas que indicaban una edad mayor: 12 años mayor en pacientes con retinopatía diabética en etapa temprana, 31 años en aquellos con retinopatía diabética en etapa tardía, 16 años en pacientes con retinitis pigmentosa y 29 años en pacientes con uveítis.

El modelo también encontró que las células responsables de indicar un aumento de la edad eran diferentes con cada enfermedad: células vasculares en la retinopatía diabética en etapa avanzada, células de la retina en la retinitis pigmentosa y células inmunes en la uveítis.

Asimismo, detectaron que algunas células comúnmente objetivo del tratamiento no son las más involucradas en la enfermedad, lo que fomenta una reevaluación de las terapias. Por ejemplo, los medicamentos para la diabetes, por lo general, se dirigen a las células de los vasos sanguíneos porque se vuelven permeables con la enfermedad, pero encontraron un gran aumento de proteínas desde la retinopatía diabética sana hasta la etapa avanzada de la retinopatía diabética en los macrófagos, una célula inmune que elimina las células muertas.

Los investigadores descubrieron que algunas células habían mostrado un envejecimiento acelerado antes de que aparecieran los síntomas. El tratamiento temprano de la vía molecular, según el Dr. Mahajan, "podría prevenir el daño de la enfermedad antes de que se vuelva irreparable".

Dicho investigador espera que al conocer estos biomarcadores, los investigadores realicen ensayos clínicos más exitosos porque tendrán una visión más refinada de los procesos celulares que provocan las enfermedades. Actualmente, el 90% de los fármacos candidatos probados en modelos de ratones o células humanas fracasan en los ensayos clínicos. "Conocer las células que provocan las enfermedades y el envejecimiento puede aumentar las posibilidades de éxito", concluyó el Dr. Mahajan que, junto con su equipo, pretende aplicar el método del reloj a otros fluidos corporales para desarrollar fármacos más eficaces para distintas enfermedades.