Determinada por primera vez la edad molecular del ojo

Un equipo de investigadores ha cartografiado casi 6.000 proteínas de distintos tipos celulares del ojo analizandopequeñas gotas de líquido ocularque se extraen habitualmente durante unaintervención quirúrgica.

En un artículo publicado este jueves en la revistaCell, los investigadores utilizaron un modelo deinteligencia artificial (IA)para crear un «reloj proteómico» a partir de estos datos, capaz de predecir la edad de una persona sana basándose en su perfil proteínico.

El reloj reveló que enfermedades como laretinopatía diabéticay lauveítisprovocan unenvejecimiento aceleradoen determinados tipos de células. Sorprendentemente, los investigadores también detectaron proteínas asociadas a la enfermedad de Parkinson en el fluido ocular, lo que, según dicen, podría ofrecer una vía para un diagnóstico más temprano delpárkinson.

«Lo asombroso delojoes quepodemos mirar dentroy ver lasenfermedades en tiempo real«, dice el autor principalVinit Mahajan, cirujano y profesor de oftalmología en la Universidad de Stanford.

«Nuestro objetivo principal eraconectar esos cambios anatómicoscon lo que ocurre a nivel molecular dentro de los ojos de nuestros pacientes», agrega.

Elojo es un órgano difícilde muestrear en pacientes vivos porque, al igual que el cerebro, no es regenerativo y tomar una biopsia de tejido causaría daños irreparables.

Un método alternativo consiste en utilizarbiopsias líquidas,es decir, muestras de líquido tomadas cerca de las células o tejidos de interés.

Aunque las biopsias líquidas pueden proporcionar una instantánea de las proteínas presentes en la región de interés, hasta ahora su capacidad para medir un gran número de proteínas en pequeños volúmenes de líquido ha sido limitada, y tampoco pueden proporcionar información sobre qué células producen qué proteínas, lo que es importante para diagnosticar y tratar enfermedades.

Para cartografiar la producción de proteínas por los distintos tipos de células del ojo, el equipo de Mahajan utilizó un método de alta resolución para caracterizar las proteínas de 120 biopsias líquidas tomadas del humor acuoso o vítreo de pacientes sometidos a cirugía ocular.

En total, identificaron5.953 proteínas, diez veces más que el número de proteínas caracterizadas previamente en estudios similares. Mediante una herramienta informática creada por ellos, denominada TEMPO, los investigadores pudieronrastrear cada proteína hasta tipos celulares específicos.

Para estudiarla relación entre la enfermedad y el envejecimiento molecular, los científicos crearon un modelo deaprendizaje automáticode inteligencia artificial capaz depredecir la edad molecular del ojoa partir de un subconjunto de 26 proteínas.

El modelo fue capaz de determinarcon exactitud la edad de los ojos sanos, mientras mostró que lasenfermedades estaban asociadasa unenvejecimiento molecular significativo.

En el caso de la retinopatía diabética, el grado de envejecimiento aumentaba con la progresión de la enfermedad y este envejecimiento se aceleraba hasta 30 años en los individuos con retinopatía diabética grave (proliferativa).

En ocasiones, estossignosde envejecimiento eran observablesantes de que el paciente mostrara síntomas clínicosde la enfermedad subyacente y persistían en pacientes que habían sido tratados con éxito.

Los investigadores también detectaron varias proteínas asociadas a laenfermedad de Parkinson. Estas proteínas suelen identificarsepostmortemy los métodos de diagnóstico actuales no son capaces de analizarlas, lo cual es una de las razones por las que eldiagnósticodel párkinson es tan difícil. Ladetección de estos marcadoresen el fluido ocular podría permitir undiagnóstico más tempranode la enfermedad de Parkinson y un posterior seguimiento terapéutico.

Los resultados sugieren, según los autores, que el envejecimiento puede serespecífico de un órgano o incluso de una célula, lo que podría producir avances en lamedicina de precisióny en eldiseño de ensayos clínicos.

“Estos hallazgos demuestran quenuestros órganos envejecen a ritmos diferentes”, afirma el primer autor y oftalmólogoJulian Wolf,de la Universidad deStanford. En su criterio, “el uso de fármacos antienvejecimiento dirigidos podría ser el siguiente paso en la medicina preventiva y de precisión”.

Por su parte, Mahajan sostiene que, de utilizarterapias moleculares, deberían caracterizar las moléculas de sus pacientes. “Creo que reclasificar a los pacientes en función de sus patrones moleculares y de qué células están siendo afectadas puede mejorar realmente los ensayos clínicos, la selección de fármacos y los resultados de los medicamentos”, asegura.

A continuación, los expertos planeancaracterizar muestras de un mayor número de pacientesy una gama más amplia deenfermedades oculares. También afirman que su método podría utilizarse para caracterizar otrostejidos difíciles de muestrear. Por ejemplo, podrían utilizarse biopsias líquidas delíquido cefalorraquídeopara estudiar o diagnosticarel cerebro;líquido sinovialpara estudiar las articulaciones uorinapara estudiar losriñones.

Referencia:

Wolf, J. et al. “Liquid biopsy proteomics combined with AI identifies cellular drivers of eye aging and disease in vivo”. Cell (2023)