Un análisis de sangre pronto podría
revelar cuáles
El análisis reveló que el envejecimiento no se produce de forma uniforme: algunos tejidos, como el pulmón, el riñón, el páncreas y la glándula suprarrenal, mostraron signos de envejecimiento acelerado entre los 20 y los 40 años
Medicalxpress.com
Por el Centro de Investigación CeMM para la Medicina Molecular de la Academia Austríaca de Ciencias. Editado por Gaby Clark , revisado por Robert Egan/14/08/2026
Crédito: Unsplash/CC0 Dominio público
Investigadores del Centro de Investigación CeMM de Medicina Molecular de la Academia Austríaca de Ciencias y del Instituto Ludwig Boltzmann de Medicina de Redes (LBI-NetMed) de la Universidad de Viena demostraron que los "relojes tisulares" basados en inteligencia artificial pueden estimar la edad biológica de los órganos humanos a partir de imágenes histológicas. Tras analizar más de 25 000 muestras de tejido de 40 tipos diferentes, su estudio revela que los órganos envejecen a ritmos distintos a lo largo de la vida y que estos cambios pueden detectarse incluso a partir de muestras de sangre. Los hallazgos, publicados en Nature Medicine , proporcionan un nuevo marco para comprender el envejecimiento y podrían abrir nuevas vías para el seguimiento de enfermedades y el diagnóstico precoz.
Algunas personas parecen envejecer más lentamente que otras, luciendo y comportándose como si tuvieran 45 años a los 60. Otras, en cambio, parecen haber superado el paso del tiempo. Pero, ¿a qué se debe esto y qué sucede realmente dentro del cuerpo? ¿Envejece el hígado de forma diferente al cerebro? ¿Y es posible medir la diferencia entre la edad que figura en el pasaporte y la edad biológica de cada órgano?
Un nuevo estudio, liderado por André Rendeiro, investigador principal de CeMM y LBI-NetMed, junto con Ernesto Abila, Iva Buljan y Yimin Zheng como coautores principales, combina la inteligencia artificial con una de las mayores colecciones de imágenes de tejido humano del mundo, dando un gran paso para responder a estas preguntas. Mientras que estudios anteriores se centraban principalmente en cambios moleculares como la metilación del ADN o la expresión génica, el equipo examina cómo cambia la arquitectura de los tejidos con el tiempo.
Un diario silencioso del tiempo
Para ello, los investigadores recurrieron al Proyecto de Expresión Genotípica en Tejidos (GTEx), que recolectó muestras de tejido de 983 individuos de 40 tipos de tejido diferentes, desde el cerebro y el corazón hasta el pulmón, el páncreas, la piel y el intestino. Estas muestras se transformaron en imágenes digitales de alta resolución de cortes de tejido, cada una de las cuales revela la arquitectura microscópica del órgano en cuestión. La magnitud es asombrosa: 25 712 imágenes, que representan aproximadamente 480 millones de mosaicos de imágenes individuales, analizadas con modelos de visión de última generación.
Descubrieron que la arquitectura de los órganos guarda un registro silencioso del paso del tiempo: incluso sin enseñarle explícitamente a la IA sobre ello, la edad resultó ser el factor más determinante en la apariencia de los tejidos en los 40 tipos de tejido analizados. Partiendo de esta base, el equipo de investigación desarrolló los llamados "relojes tisulares": modelos predictivos que estiman la edad biológica de una persona a partir de la apariencia de sus tejidos, para cada órgano de forma independiente.
Estos relojes biológicos lograron un error de predicción promedio de tan solo 4,9 años y superaron a las estimaciones de envejecimiento basadas en ADN existentes en la detección de patologías específicas de los tejidos. Es importante destacar que la edad biológica predicha estuvo fuertemente vinculada a características conocidas del envejecimiento, como el acortamiento de los telómeros, la patología tisular y el número de enfermedades crónicas que padecía cada individuo.
«Nuestros tejidos contienen un registro extraordinariamente detallado del proceso de envejecimiento», afirma Rendeiro, investigador principal del CeMM y autor principal del estudio. «Al combinar imágenes histológicas con inteligencia artificial, podemos detectar patrones de envejecimiento biológico invisibles a simple vista y empezar a comprender cómo se manifiesta el envejecimiento de forma diferente en cada parte del cuerpo».
Horario diferente para cada órgano
El análisis reveló que el envejecimiento no se produce de forma uniforme: algunos tejidos, como el pulmón, el riñón, el páncreas y la glándula suprarrenal, mostraron signos de envejecimiento acelerado entre los 20 y los 40 años. Otros siguieron trayectorias más complejas, con picos de envejecimiento acelerado que aparecieron más tarde en la vida. El útero presentó un cambio particularmente notable alrededor de la menopausia.
Los investigadores también identificaron fuertes vínculos entre el envejecimiento específico de los tejidos y afecciones médicas o factores relacionados con el estilo de vida. Por ejemplo, la insuficiencia renal se asoció con señales de envejecimiento acelerado en múltiples tejidos, mientras que la diabetes mostró efectos pronunciados en el páncreas.
«Lo que destaca es la diferencia en el proceso de envejecimiento de cada órgano y cómo esto se refleja en la arquitectura tisular», afirma Abila, coautor principal del estudio. «El aprendizaje profundo nos permite interpretar estos patrones espaciales, captando el envejecimiento como una remodelación arquitectónica, no solo como una deriva molecular». Si bien los relojes tisulares registraron el ritmo normal de envejecimiento en los distintos órganos, también pusieron de manifiesto casos atípicos: individuos cuyos tejidos mostraron cambios estructurales pronunciados antes de lo esperado para su edad cronológica.
Sin embargo, no siempre es posible obtener muestras de tejido. Al vincular los perfiles de expresión genética en sangre con las diferencias de edad tisular determinadas histológicamente en los mismos individuos, los investigadores crearon predictores de la edad biológica específica de cada tejido a partir únicamente de muestras de sangre. «Se trata de un salto conceptual: utilizar el lenguaje del envejecimiento tisular, aprendido a partir de imágenes, y traducirlo a un lenguaje comprensible a partir de una simple extracción de sangre», explica Buljan, coautor principal del estudio.
Las muestras de sangre muestran patrones de envejecimiento
Estos predictores basados en análisis de sangre identificaron con éxito patrones de envejecimiento vinculados a diversas enfermedades, como la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Crohn, la fibrosis quística, la vasculitis, la diabetes y el accidente cerebrovascular. En la enfermedad de Alzheimer, por ejemplo, la señal de envejecimiento más marcada se detectó específicamente en el cerebro, mientras que la enfermedad de Crohn mostró un envejecimiento acelerado en todo el tracto gastrointestinal.
«Este estudio subraya que el envejecimiento no es simplemente una cuestión de tiempo cronológico», afirma Zheng, tercer coautor principal del estudio. «Los distintos órganos envejecen de maneras diferentes, y estos procesos parecen estar influenciados tanto por factores sistémicos como por factores específicos de cada tejido». Los hallazgos sugieren que la arquitectura tisular integra muchos de los cambios moleculares y fisiológicos asociados al envejecimiento y la enfermedad. En el futuro, estos enfoques podrían contribuir a diagnósticos mínimamente invasivos que permitan monitorizar la salud de los órganos y la progresión de las enfermedades mediante análisis de sangre.
El estudio también demuestra el creciente potencial de la inteligencia artificial en la investigación sobre patología y envejecimiento. Al conectar imágenes de tejidos, expresión génica y datos clínicos a gran escala, este trabajo proporciona una visión integral de cómo se manifiesta el envejecimiento en todo el cuerpo humano.
Detalles de la publicación
Firmas histológicas de envejecimiento para el seguimiento del envejecimiento y las enfermedades específicas de los tejidos, Nature Medicine (2026). DOI: 10.1038/s41591-026-04566-5
Información de la revista: Nature Medicine
Conceptos médicos clave: Enfermedad de Alzheimer - Insuficiencia renal
Categorías clínicas: Envejecimiento, saludable, Medicina preventiva, Enfermedades comunes y prevención
Proporcionado por el Centro de Investigación CeMM para la Medicina Molecular de la Academia Austríaca de Ciencias.
¿Quién está detrás de esta historia?
Gaby Clark: Máster en Filología Inglesa, correctora de estilo desde 2021 con experiencia en contenidos de educación superior y salud. Comprometida con la difusión de noticias científicas fiables. Perfil completo →
Robert Egan: Licenciada en biología matemática, máster en escritura creativa. Ha viajado mucho y posee perspectivas únicas sobre la ciencia y el lenguaje. Perfil completo →
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