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Investigadores identifican tres subtipos de Parkinson según la velocidad de progresión.

Machine Learning Helps Define New Subtypes of Parkinson’s Disease

16 de julio de 2024

Investigadores de Weill Cornell Medicine utilizaron el aprendizaje automático para identificar tres subtipos de la enfermedad de Parkinson en función de la velocidad de progresión de la enfermedad: ritmo lento, ritmo moderado y ritmo rápido. Cada subtipo está vinculado a distintos marcadores genéticos y marcadores moleculares, lo que sugiere posibles tratamientos específicos. Los hallazgos, validados a través de bases de datos a gran escala, sugieren que la reutilización de medicamentos como la Metformina, podrían mejorar los síntomas, en particular para el subtipo de ritmo rápido, lo que, de acuerdo con los autores, ofrece un camino hacia terapias personalizadas para el Parkinson.

El artículo fuente, de libre acceso, fue publicado en el apartado npj | Digital Medicine de la revista Nature: Identification of Parkinson’s disease PACE subtypes and repurposing treatments through integrative analyses of multimodal data

Análisis de sangre experimental, basado en aprendizaje automático, estima el envejecimiento biológico y predice el riesgo de enfermedades relacionadas con la edad.

Experimental blood test predicts age-related disease risk in diverse populations

16 de agosto de 2024

Un grupo de investigadores han desarrollado un análisis de sangre basado en el aprendizaje automático que analiza más de 200 proteínas para estimar el envejecimiento biológico y predecir el riesgo de 18 enfermedades importantes relacionadas con la edad y muerte prematura. Validado en diversas poblaciones (Reino Unido, China, Finlandia), este análisis muestra que la edad proteómica está estrechamente relacionada con las enfermedades crónicas y la mortalidad. Ofrece una herramienta potencial para comprender los mecanismos del envejecimiento, mejorar la eficacia del tratamiento y guiar los ensayos clínicos. Austin Argentieri, investigador de medicina de la HMS en la Unidad de Genética Analítica y Traslacional del Hospital General de Massachusetts, es el autor principal del estudio.

El artículo fuente, de libre acceso, fue publicado en la revista Nature Communications: Proteomic aging clock predicts mortality and risk of common age-related diseases in diverse populations

Desarrollan «ProteinScores» para la predicción del riesgo de enfermedades relacionadas con la edad.

Blood protein assessment of leading incident diseases and mortality in the UK Biobank

10 de julio de 2024

Un estudio que utilizó datos del Biobanco del Reino Unido exploró cómo se relacionan los niveles de proteínas en la sangre con las enfermedades relacionadas con la edad y la mortalidad. Al analizar 1.468 proteínas, los investigadores identificaron 3.209 asociaciones con 21 resultados. Desarrollaron «ProteinScores» que mejoraron la predicción del riesgo de enfermedad, especialmente para la diabetes tipo 2, superando a los marcadores tradicionales como la HbA1c. Los datos de la investigación caracterizan contribuciones proteómicas tempranas sobre las principales enfermedades relacionadas con la edad, lo que demuestra el valor del proteoma plasmático para la estratificación del riesgo. De acuerdo con los autores, los ProteinScores ofrecen una estratificación del riesgo mejorada, y podrían ayudar a la medicina personalizada al proporcionar una medida simplificada del estado de salud.

Suplementos diarios de proteínas y prebióticos mejoran la memoria en mayores de 60 años.

Cheap Daily Supplement Seems to Boost Brain Function in Older People

26 de julio de 2024

Investigadores del King’s College de Londres encontraron que los suplementos diarios de proteínas y prebióticos, como la inulina y los fructooligosacáridos, mejoran las puntuaciones de memoria en personas mayores de 60 años. La investigación, que involucró a parejas de gemelos, relacionó estos suplementos con un aumento de las bacterias intestinales beneficiosas y una mejor función cognitiva. De acuerdo con los autores, si bien muestra resultados prometedores para la salud cerebral, el estudio sugiere que se necesitan más investigaciones para confirmar los efectos y beneficios a largo plazo en grupos más grandes.

El artículo fuente, de libre acceso, fue publicado en la revista Nature Communications: Effect of gut microbiome modulation on muscle function and cognition: the PROMOTe randomised controlled trial

Desarrollan modelo con IA que predice con un 99,89 % de precisión el deterioro de pacientes mediante el análisis de expresiones faciales.

AI model predicts patient decline with near-perfect accuracy using facial expressions

13 de agosto de 2024

Investigadores del  Instituto de Investigación de la Industria y la Innovación en la Universidad Sheffield Hallam del Reino Unido, y del Departamento de Cuidados Intensivos del Hospital Universitario North Middlesex en Londres, Reino Unido, desarrollaron un modelo de IA que utiliza memoria convolucional a corto y largo plazo (ConvLSTM por sus siglas en inglés) para predecir el deterioro del paciente mediante el análisis de expresiones faciales. Alcanzando una precisión del 99,89 %, el modelo se entrenó con un conjunto de datos sintéticos que imita a pacientes reales. De acuerdo con los autores, aunque es muy eficaz, la dependencia del estudio en datos sintéticos destaca la necesidad de una futura validación con datos de pacientes reales, con el fin de validar el modelo para uso clínico.

El artículo fuente, de libre acceso, fue publicado en el apartado Informatics del medio de divulgación científica MDPI: AI-Based Visual Early Warning System

Premio Kavli en Nanociencia 2024 reconoce a Langer, Alivisatos y Mirkin por sus innovaciones en nanomedicina.

Nanomedicine pioneers awarded the Kavli Prize

03 de agosto de 2024

El Premio Kavli en Nanociencia 2024 fue otorgado a Robert Langer, Paul Alivisatos y Chad Mirkin por sus innovaciones pioneras en nanomedicina. El trabajo de Langer sobre la liberación controlada de fármacos, los puntos cuánticos de Alivisatos para la bioimagen, y los ácidos nucleicos esféricos de Mirkin para el diagnóstico, han revolucionado las terapias y los diagnósticos médicos, superando el escepticismo que se venía imponiendo para hacer avanzar significativamente la atención médica.

Los relojes epigenéticos podrían revolucionar la investigación sobre envejecimiento y predicción de enfermedades.

Digitising the ageing process with epigenetic clocks

03 de agosto de 2024

Los relojes epigenéticos, que utilizan los niveles de metilación del ADN para estimar la edad biológica, son herramientas emergentes en la investigación sobre el envejecimiento. Estos relojes, como GrimAge, PhenoAge, y Dunedin Pace, predicen la esperanza de vida y la disfunción orgánica, aunque su precisión varía. Si bien tienen potencial como biomarcadores para ensayos clínicos e intervenciones sanitarias, se necesita más investigación para validar su confiabilidad. Las aplicaciones futuras incluyen la evaluación de la idoneidad de los órganos para trasplantes y la identificación de individuos de alto riesgo para enfermedades relacionadas con la edad.

Dieta baja en azúcares añadidos se asocia con una edad biológica más joven a nivel celular.

Healthy Diet With Less Sugar Linked To Younger Biological Age

02 de agosto de 2024

Un estudio realizado en la Universidad de California en San Francisco (UCSF) reveló que una dieta rica en vitaminas y minerales, y especialmente baja en azúcares añadidos, está relacionada con una edad biológica más joven a nivel celular. Los investigadores analizaron las dietas de 342 mujeres y encontraron que incluso entre las que comían de forma saludable, una mayor ingesta de azúcar se correlacionaba con un envejecimiento acelerado. De acuerdo con los autores, el estudio destaca de forma fehaciente la importancia de reducir el azúcar para un envejecimiento más saludable.

El artículo fuente, de libre acceso, fue publicado en el medio de divulgación científica Jama Network: Essential Nutrients, Added Sugar Intake, and Epigenetic Age in Midlife Black and White Women

Un estudio multiómico revela transiciones clave en el envejecimiento humano, primero alrededor de los 44 años y luego a partir de los 60.

Nonlinear dynamics of multi-omics profiles during human aging

14 de agosto de 2024

En este estudio exploran cambios moleculares no lineales que ocurren durante el envejecimiento humano. Para ello, los autores elaboran perfiles multiómicos de 108 participantes de entre 25 y 75 años durante un período de hasta 6,8 años. Se identifican dos transiciones de edad clave, una alrededor de los 44 años, y otra a partir de los 60, marcadas por cambios significativos en los marcadores moleculares vinculados con la regulación inmunitaria, el metabolismo y los riesgos de enfermedades. De acuerdo con los autores, estos hallazgos resaltan la naturaleza no lineal del envejecimiento, y ofrecen información sobre posibles dianas terapéuticas para ciertas enfermedades relacionadas con ese hecho distintivo.

El trasplante mitocondrial emerge como una terapia prometedora contra el envejecimiento y las enfermedades relacionadas.

Engineered Mitochondrial Transplantation as An Anti-Aging Therapy

19 de julio de 2024

En este artículo se analiza el trasplante mitocondrial como una prometedora terapia antienvejecimiento, centrándose en reemplazar las mitocondrias dañadas por otras sanas para combatir las enfermedades relacionadas con el envejecimiento. La disfunción mitocondrial es un factor clave en el envejecimiento y, si bien las terapias actuales tienen limitaciones, el trasplante mitocondrial muestra potencial para mejorar la longevidad y tratar enfermedades como la neurodegeneración y los problemas cardiovasculares. La revisión también aborda los desafíos, las consideraciones éticas y las perspectivas futuras de esta terapia emergente.