El microbioma lo componen las comunidades complejas de microbios que viven dentro de una persona y alrededor de ella. Todos ellos están influenciados por la dieta, los hábitos, el entorno y los genes, y se sabe que cambian con la edad. Además, su composición es reconocida por su influencia en nuestra salud.
Investigadores de la Universidad de California en San Diego y la compañía IBM han demostrado que ahora pueden usar el aprendizaje automático para predecir la edad cronológica de una persona, con un grado variable de precisión. Han desarrollado una herramienta predictiva que puede conocer la edad de una persona a partir de una muestra de microbioma de piel o de heces.
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.
Como cuenta en el estudio que publican en la revista mSystems, 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 el riesgo de una persona para una enfermedad.
Según los investigadores, una razón potencial por la que los microbios que viven en nuestra piel cambian tan consistentemente a medida que envejecemos se debe a los cambios predecibles en la fisiología de la piel que todos experimentan, como la disminución de la producción de suero y el aumento de la sequedad.
«La precisión de nuestros resultados demuestra el potencial para aplicar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender mejor los microbiomas humanos«,