‘Análisis de datos’

Detectar la diferencia entre edad cronológica y biológica es posible analizando los electrocardiogramas con Inteligencia Artificial

Un estudio realizado por la División de Cardiología Preventiva de la Clínica Mayo y publicada en la European Heart Journal – Digital Health, encontró que el análisis de los electrocardiogramas (ECG) mediante inteligencia Artificial (IA), puede determinar con bastante precisión la diferencia entre la edad cronológica y la edad biológica de una persona y proporcionarnos información útil sobre nuestra salud y la longevidad.

El modelo de IA entrenado con los datos proporcionados por los ECG´s de una muestra poblacional, consiguió predecir con precisión la edad de la mayoría de los sujetos, con una diferencia de edad media de 0,88 años entre la edad detectada con el ECG y la edad real. Sin embargo, varios sujetos tenían una brecha que era mucho mayor, aparentemente parecían mostrar mayor diferencia de edad según la predicción de la IA.

Lo que observaron tras analizar estos datos y hacer un seguimiento de las personas muestreadas fue, que la probabilidad de morir durante el seguimiento fue más elevada entre las personas aparentemente mayores según la edad predicha por el ECG, en comparación con aquellos cuya edad del ECG era la misma que su edad cronológica o real. La asociación fue aún más fuerte al predecir la muerte causada por una enfermedad cardíaca. Por el contrario, los que tenían una diferencia de edad menor al haber sido considerados más jóvenes por ECG, mostraban un riesgo más reducido.

Estos resultados validan y amplían las observaciones que anteriormente ya habían obtenido el grupo de investigación de la Clínica Mayo sobre predicción de la edad al analizar los ECGs mediante IA, habiendo detectado un envejecimiento acelerado al demostrar que las personas con una edad mayor de la esperada por el ECG mueren antes, especialmente por enfermedades cardíacas. Según los investigadores, la tasa de mortalidad es una de las mejores formas de medir la edad biológica.

Cuando los investigadores ajustaron estos datos para considerar múltiples factores de riesgo estándar, la asociación entre la brecha de edad y la mortalidad cardiovascular fue aún más pronunciada. Los individuos que resultaron ser más viejos según la medición por el ECG en comparación con su edad real, tenían el mayor riesgo, incluso después de tener en cuenta las condiciones médicas que predecirían su supervivencia, mientras que los que se encontraron más jóvenes en comparación con su edad real tenían riesgos cardiovasculares más bajos.

Los investigadores evaluaron los datos de los ECG’s de más de 25.000 personas con un algoritmo de IA previamente entrenado y validado para proporcionar una predicción biológica de la edad. Los sujetos con una diferencia de edad positiva (una edad del ECG superior a su edad cronológica o real) mostraron una conexión clara con la mortalidad por todas las causas a lo largo del tiempo.

Los sujetos del estudio fueron seleccionados a través del Proyecto de Epidemiología de Rochester, un índice de información relacionada con la salud de proveedores médicos en el condado de Olmsted (Minnesota – USA). Los sujetos tenían una edad media de alrededor de 54 años y fueron seguidos durante aproximadamente 12,5 años. El estudio excluyó a aquellos con antecedentes iniciales de ataques cardíacos, cirugía de derivación o stents, accidente cerebrovascular o fibrilación auricular.

Estos hallazgos abren una serie de oportunidades para ayudar a identificar a quienes pueden beneficiarse más de estrategias  de salud preventivas. Ahora que se ha demostrado el concepto de que la edad del ECG se puede relacionar con la supervivencia, es hora de pensar cómo se podría incorporar esto en la práctica clínica, pero como siempre con estos estudios previos, se necesitará más investigación para encontrar las mejores formas de hacerlo.

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¿El barrio puede influir en la salud cognitiva de nuestros mayores?

La demencia es una causa importante de pérdida gradual de memoria y una de las enfermedades neurodegenerativas que causan una gran dependencia sobre todo en la población mayor. Actualmente no existen tratamientos eficaces para curar la enfermedad, por lo que es importante identificar posibles factores de riesgo que puedan ser modificables. Existe evidencia de que las condiciones sociales, económicas, culturales y físicas en las que viven los seres humanos pueden afectar a su salud. Un estudio reciente publicado en la revista Neurology, pretende determinar si esas condiciones del entorno cercano y los vecindarios, pueden condicionar o influir de alguna manera en el aumento del riesgo de neurodegeneración y deterioro cognitivo asociado con las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer y la demencia.

Para el estudio, los investigadores identificaron aproximadamente a 600 personas de otros dos estudios más amplios de residentes en Wisconsin (EE.UU.). Los participantes tenían una edad promedio de 59 años y no tenían problemas de memoria asociados al comienzo del estudio, aunque el 69% tenía antecedentes familiares de demencia. Esta muestra de población fue seguido durante un periodo de 10 años.

Los participantes se sometieron a una resonancia magnética cerebral inicial y luego exploraciones adicionales cada tres a cinco años. Con cada exploración, los investigadores midieron el volumen en áreas del cerebro relacionadas con el desarrollo de la demencia y el Alzheimer. Los participantes también realizaron pruebas cognitivas y de memoria cada dos años, incluidas pruebas que midieron la velocidad de procesamiento, la flexibilidad mental y la función cognitiva.

Los investigadores utilizaron la dirección residencial de cada participante y un indicador denominado “Area Deprivation Index” para determinar si cada participante vivía en un vecindario favorecido o desfavorecidoLos barrios en el índice están determinados por áreas censales de unos 1.500 residentes. El índice incorpora información sobre las condiciones socioeconómicas de cada barrio y sus residentes, clasificando los barrios en base a 17 indicadores que incluyen ingresos, empleo, educación y calidad de la vivienda.

De todos los participantes, 19 personas vivían en el 20% de los barrios más desfavorecidos de su estado y 582 personas vivían en el 80% de todos los demás barrios. Las personas del primer grupo fueron emparejadas posteriormente de uno a cuatro con las personas del segundo grupo por raza, sexo, edad y educación y se procedió a su comparación.

Al comienzo del estudio, no hubo diferencia en el volumen del cerebro entre las personas que vivían en los barrios más desfavorecidos comparado con las de otros barrios. Pero al final, los investigadores encontraron señales de disminución del tamaño cerebral en zonas del cerebro asociadas con la demencia en aquellos individuos localizados en vecindarios más desfavorecidos, mientras que no se observó disminución cerebral en el otro grupo. Los investigadores también encontraron una mayor tasa de disminución en las pruebas que miden el riesgo de enfermedad de Alzheimer.

Estos hallazgos sugieren que una mayor vigilancia por parte de los proveedores de atención médica para detectar los primeros signos de demencia puede ser particularmente importante en esta población más vulnerable. Algunas posibles causas de estos cambios cerebrales pueden incluir la contaminación del aire, la falta de acceso a dietas más saludables, menor atención médica periódica y exposición a mayor número de eventos vitales estresantes. La investigación adicional sobre posibles vías sociales y biológicas puede ayudar a los médicos, investigadores y gestores a identificar vías efectivas para la prevención e intervención en la incidencia de Alzheimer en la población.

Cabe mencionar que este estudio muestra algunas limitaciones entre las que se incluyen, una pequeña cantidad de participantes de vecindarios muy desfavorecidos y un entorno geográfico limitado. Los estudios futuros deberían involucrar a grupos de personas más grandes y diversos durante períodos de tiempo más prolongados, para refrendar estas conclusiones.

Referencia: Jack F.V. Hunt, Nicholas M. Vogt, Erin M. Jonaitis, William R. Buckingham, Rebecca L. Koscik, Megan Zuelsdorff, Lindsay R. Clark, Carey E Gleason, Menggang Yu, Ozioma Okonkwo, Sterling C. Johnson, Sanjay Asthana, Barbara B. Bendlin, Amy J.H. Kind. Association of Neighborhood Context, Cognitive Decline, and Cortical Change in an Unimpaired CohortNeurology, 2021; 10.1212/WNL.0000000000011918 DOI: 10.1212/WNL.0000000000011918

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Uso del aprendizaje automático para encontrar tratamiento para la COVID-19 en personas mayores

Cuando se inició la pandemia de la COVID-19 a principios de 2020, los investigadores se apresuraron a intentar encontrar tratamientos eficaces, sobre todo para las personas mayores que se mostraban, a priori, como las más vulnerables. Había poco tiempo que perder, pero fabricar nuevos fármacos lleva mucho tiempo, por lo que realmente, la única opción más rápida era/es intentar reutilizar los medicamentos existentes y ya aprobados por las distintas Agencias.

Al principio de la pandemia, quedó claro que, en promedio, la COVID-19 dañaba más a los pacientes más mayores que a los más jóvenes. La hipótesis predominante es el envejecimiento del sistema inmunológico pero ahora un grupo de investigadores del campo de la biología computacional provenientes del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT y de Harvard, sugirieren un factor adicional: uno de los principales cambios en el pulmón que ocurre con el envejecimiento es que se vuelve más rígido. El tejido pulmonar endurecido de las personas mayores muestra patrones de expresión génica diferentes que en las personas más jóvenes, incluso en respuesta a la misma señal.

Trabajos anteriores habían mostrado ya que si se estimulan las células en un sustrato más rígido con una citocina, similar a lo que hace el virus, en realidad activan diferentes genes. Esto motivó la hipótesis actual con la que ahora trabajan estos científicos, desde un enfoque integrador observando los genes tanto en las vías relacionadas con el envejecimiento como en las que se producen por la infección con el SARS-CoV-2.

Para seleccionar medicamentos aprobados y ya en el mercado, aprovecharon este nuevo enfoque, recurriendo al aprendizaje automático (ML/Deep Learning), para intentar identificar aquellos medicamentos especialmente destinados a las personas mayores y que pudieran reutilizarse. Este enfoque explicaría los cambios en la expresión génica en las células pulmonares causados tanto por la enfermedad como por el envejecimiento. Esa combinación podría permitir a los expertos buscar con mayor rapidez medicamentos para llevar a cabo pruebas clínicas en pacientes de edad avanzada, que tienden a experimentar síntomas más graves. Los investigadores señalan a la proteína RIPK1 como un objetivo prometedor  e identificaron tres fármacos aprobados que actúan sobre esta proteína.

Primero, generaron una gran lista de posibles medicamentos utilizando una técnica de aprendizaje automático llamada autocodificador (Redes Neuronales). A continuación, mapearon la red de genes y proteínas involucradas tanto en el envejecimiento como en la infección por el SARS-CoV-2. Por último, utilizaron algoritmos estadísticos para comprender la causalidad en esa red, lo que les permitió identificar genes “aguas arriba” que causaron efectos en cascada en toda la red.

En principio, los fármacos dirigidos a esos genes y proteínas deberían ser candidatos prometedores para los ensayos clínicos. Para generar una lista inicial de fármacos potenciales, el autocodificador del equipo se basó en dos conjuntos de datos clave de patrones de expresión génica. Un conjunto de datos mostró cómo la expresión en varios tipos de células respondió a una variedad de medicamentos que ya están en el mercado, y el otro mostró cómo la expresión respondió a la infección por el  virus SARS-CoV-2. El autocodificador examinó los conjuntos de datos para destacar los fármacos cuyos impactos en la expresión génica parecían contrarrestar los efectos del SARS-CoV-2. A continuación, los investigadores redujeron la lista de fármacos potenciales centrándose en las vías genéticas clave. Mapearon las interacciones de las proteínas involucradas en el envejecimiento y las vías de infección por el SARS-CoV-2. Luego identificaron áreas de superposición entre los dos mapas. Ese esfuerzo identificó la red de expresión génica precisa a la que un fármaco debería dirigirse para combatir la COVID-19 en pacientes mayores.

El equipo utilizó algoritmos que infieren causalidad en sistemas interactivos para convertir su red no dirigida en una red causal. La red causal final identificó a RIPK1 como un gen/proteína diana para posibles fármacos contra la COVID-19, estos medicamentos habían sido ya aprobados para su uso en cáncer. Otros medicamentos que también se identificaron, como la Ribavirina y el Quinapril, ya se encuentran en ensayos clínicos para tratamiento de la COVID-19.

Hay que destacar que antes de que cualquiera de los medicamentos identificados pueda aprobarse para su uso reutilizado en pacientes mayores, se necesitan pruebas clínicas para determinar su eficacia. Si bien este estudio en particular se centró en la COVID-19, los investigadores mencionan que la plataforma generada a partir de estas investigaciones podría aplicarse de manera más general para otras infecciones o enfermedades.

La investigación se ha publicado en la revista Nature Communications.

Referencia: Anastasiya Belyaeva, Louis Cammarata, Adityanarayanan Radhakrishnan, Chandler Squires, Karren Dai Yang, G. V. Shivashankar, Caroline Uhler. Causal network models of SARS-CoV-2 expression and aging to identify candidates for drug repurposingNature Communications, Feb. 15, 2021; DOI: 10.1038/s41467-021-21056-z

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La microbiota intestinal implicada en un envejecimiento saludable y aumento de la longevidad

La microbiota intestinal es un componente integral del cuerpo, pero su importancia en el proceso de envejecimiento humano no está del todo claro. 

Un grupo de investigadores y colaboradores del Instituto de Biología de Sistemas (ISB) situado en Seattle, han identificado distintas huellas en el microbioma intestinal (conjunto de genes de los microorganismos presentes en nuestro organismo) que están asociadas con trayectorias de envejecimiento saludable, que a su vez podrían predecir la supervivencia en una población de personas mayores. El trabajo se ha publicado este mes en la revista Nature Metabolism.

El equipo de investigación analizó el microbioma intestinal, además de datos fenotípicos y clínicos de más de 9.000 personas, entre las edades de 18 y 101 años, en tres cohortes independientes. El equipo se centró, en particular, en datos longitudinales de una cohorte de más de 900 personas mayores (78-98 años), lo que les permitió realizar un seguimiento de los resultados de salud y supervivencia.

Los datos mostraron que los microbiomas intestinales se volvieron cada vez más específicos para cada individuo a medida que las personas envejecían, comenzando en la edad adulta media o tardía, lo que se correspondía con una disminución constante en la abundancia de géneros bacterianos similares entre humanos.

Sorprendentemente, mientras que esta especificidad se estaba dando durante un envejecimiento saludable, las funciones metabólicas que la microbiota estaban llevando a cabo, compartían rasgos comunes entra las personas más saludables. Esta huella de singularidad intestinal estaba altamente correlacionada con varios metabolitos presentes en el plasma sanguíneo derivados de microorganismos, entre ellos el indol, derivado del triptófano, que se ha demostrado que prolonga la vida útil en ratones. Por ejemplo, se sabe que estos metabolitos reducen la inflamación en el intestino y se cree que la inflamación crónica es un factor importante en la progresión de las morbilidades relacionadas con el envejecimiento. También los niveles en sangre de otro metabolito, la fenilacetilglutamina, mostraron la asociación más fuerte con la especificidad microbiana, y trabajos anteriores han demostrado que este metabolito está muy elevado en la sangre de los centenarios.

Los individuos sanos observados de alrededor de los 80 años de edad, mostraron una evolución continua de su microbioma hacia un estado de composición muy específico, pero esta evolución estuvo ausente en los individuos menos sanos. Curiosamente, este patrón de singularidad parece comenzar en la mediana edad, entre los 40 y los 50 años, y está asociado con una clara firma metabolómica sanguínea, lo que sugiere que estos cambios en el microbioma pueden no ser simplemente un predictor de un envejecimiento saludable, sino que pueden también contribuir directamente a la salud a medida que envejecemos.

Según los investigadores, los resultados anteriores en la investigación del efecto de la microbiota sobre el envejecimiento se han mostrado inconsistentes, con algunos informes que muestran una disminución en los géneros intestinales observados en las poblaciones centenarias, mientras que otros muestran una estabilidad relativa del microbioma hasta el inicio de la disminución de la salud relacionada con el envejecimiento. El trabajo de estos investigadores, incorpora un análisis detallado de la salud y la supervivencia, lo que podría disminuir estas inconsistencias.

En este estudio destaca el hecho de que la microbiota intestinal del adulto continúa desarrollándose con la edad avanzada en individuos sanos, pero no en los enfermos, y que las composiciones del microbioma asociadas con la salud en la edad adulta temprana o media pueden no ser compatibles con la salud en la edad adulta tardía.

Recordamos que mantener hábitos saludables y una nutrición variada y adaptada a cada edad puede influir en la composición de nuestra microbiota.

Referencia: Tomasz Wilmanski, Christian Diener, Noa Rappaport, Sushmita Patwardhan, Jack Wiedrick, Jodi Lapidus, John C. Earls, Anat Zimmer, Gustavo Glusman, Max Robinson, James T. Yurkovich, Deborah M. Kado, Jane A. Cauley, Joseph Zmuda, Nancy E. Lane, Andrew T. Magis, Jennifer C. Lovejoy, Leroy Hood, Sean M. Gibbons, Eric S. Orwoll, Nathan D. Price. Gut microbiome pattern reflects healthy ageing and predicts survival in humansNature Metabolism, Feb. 18, 2021; DOI: 10.1038/s42255-021-00348-0

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La contaminación del aire podría influir en las capacidades cognitivas durante el envejecimiento

Una reciente investigación sugiere que una mayor exposición a la contaminación del aire durante la infancia puede estar relacionada con un efecto perjudicial posterior sobre las capacidades cognitivas de las personas hasta 60 años más tarde.

Se trata de de un estudio del Centro de Investigación de la Demencia de Alzheimer de la Universidad de Edimburgo en Escocia, a partir de un estudio más amplio denominado Lothian Birth Cohort 1936, en el cual se ha realizado un seguimiento de un grupo de individuos que nacieron en 1936 y participaron en una encuesta de 1947 denominada Scottish Mental Survey. Desde 1999, los investigadores han estado trabajando con las cohortes de nacimiento de Lothian para trazar cómo cambia la capacidad del pensamiento de una persona a lo largo de su vida. En este estudio se ha hecho un análisis de las capacidades cognitivas de más de 500 personas que hicieron una prueba inicial sobre los 11 años y de las cuales se ha realizado un seguimiento posterior hasta los 70-80 años.

Con estos datos y los registros sobre el nacimiento y dónde había vivido cada persona a lo largo de su vida, se ha estimado el nivel de contaminación del aire que habían experimentado en sus primeros años de vida, teniendo en cuenta también factores relacionados con el estilo de vida, el nivel socioeconómico y el tabaquismo. Con todos estos datos, el equipo utilizó modelos estadísticos para analizar la relación entre la exposición a la contaminación y las habilidades de pensamiento en la edad adulta.

Los hallazgos mostraron que la exposición a la contaminación del aire en la infancia tenía una asociación pequeña pero detectable con la disminución cognitiva entre los 11 años y posteriormente a los 70-80 años.

Los investigadores mencionan que hasta ahora no se había podido explorar el impacto de la exposición temprana a la contaminación del aire sobre las capacidades cognitivas en la vida posterior debido a la falta de datos sobre los niveles de contaminación del aire antes de la década de 1990, cuando comenzó a generalizarse las mediciones de contaminantes atmosféricos.

Para este estudio, los investigadores utilizaron un modelo llamado Atmospheric Chemistry Transport Model (EMEP4UK) para determinar los niveles de contaminación, conocidos como concentraciones históricas de partículas finas (PM2.5), para los años 1935, 1950, 1970, 1980 y 1990. Ellos combinaron estos hallazgos históricos con datos modelados contemporáneos de 2001 para estimar la exposición del curso de vida de los participantes en la encuesta de Lothian.

El estudio muestra que es posible estimar la contaminación atmosférica histórica y explorar cómo esta se puede relacionar con la capacidad cognitiva a lo largo de la vida, lo que podría ayudar a reducir el riesgo de demencia para las futuras generaciones.

Referencia: Tom C. Russ, Mark P.C. Cherrie, Chris Dibben, Sam Tomlinson, Stefan Reis, Ulrike Dragosits, Massimo Vieno, Rachel Beck, Ed Carnell, Niamh K. Shortt, Graciela Muniz-Terrera, Paul Redmond, Adele M. Taylor, Tom Clemens, Martie van Tongeren, Raymond M. Agius, John M. Starr, Ian J. Deary, Jamie R. Pearce. Life Course Air Pollution Exposure and Cognitive Decline: Modelled Historical Air Pollution Data and the Lothian Birth Cohort 1936Journal of Alzheimer’s Disease, 2021; 1 DOI: 10.3233/JAD-200910

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Sangre y Riqueza…no es un título, son potenciales biomarcadores para predecir la futura discapacidad

Un nuevo estudio de investigación llevado acabo por la Escuela de Medicina de Norwich de la Universidad de East Anglia (Reino Unido), muestra cómo la salud biológica de las personas podría llegar a predecir la discapacidad y la demanda de atención médica en una ventana temporal de unos cinco años. Tan simple como un análisis de sangre en el que se miden algunos “biomarcadores” como el colesterol o la inflamación, podrían llegar a predecir la probabilidad de que una persona desarrolle alguna discapacidad.

Pero además en el proceso de investigación de esta población estudiada, los investigadores también encontraron una correlación positiva entre las personas con ingresos más altos y la probabilidades de buscar más citas con el médico de cabecera y los posteriores tratamientos ambulatorios para sus problemas médicos, en todos los tipos de uso de los servicios de salud.

Es un patrón que se repite de forma habitual en casi todas las sociedades, las personas más pobres pierden más de una década de buena salud en comparación con las más ricas. Por lo que entender mejor los vínculos entre el estatus social de las personas y su estado de salud futura, ha sido uno de los principales objetivos de esta investigación, y comprobar si los análisis de sangre podrían ser un fácil predictor de discapacidad futura y del nivel de uso de los servicios de atención médica, lo que podría ayudar, entre otros, a los planificadores de salud pública para dimensionar sus políticas de gestión o desarrollar programas de detección y prevención.

A partir de estos supuestos, los investigadores observaron los biomarcadores elevados del torrente sanguíneo relacionados con diferentes enfermedades como una medida objetiva de la salud. Estos biomarcadores pueden proporcionar mucha información sobre lo que sucede en el organismo, incluso antes de que comiencen los primeros síntomas de las enfermedades. Las pruebas de colesterol “malo” en la sangre, por ejemplo, pueden mostrar un riesgo de enfermedad cardíaca.

El grupo de investigación, ya abordó en otros proyectos anteriores cómo los biomarcadores del estrés están relacionados con la posición socioeconómica y cómo esta correlación podía revelar algunos de los mecanismos ocultos que conectan la desigualdad social con la salud.

En este caso, este proyecto estudiaba los biomarcadores sanguíneos de una muestra de población de 5.286 participantes involucrados en un gran estudio longitudinal en el Reino Unido llamado Understanding Society. A través de estos datos, los investigadores observaron aspectos como el colesterol, la función e inflamación del hígado y los riñones, la respuesta del cuerpo a las infecciones o al estrés crónico, además de medidas de obesidad, fuerza de agarre, frecuencia cardíaca en reposo, presión arterial y función pulmonar, entre otros.

Tras el análisis de todos estos datos los investigadores encontraron que las diferencias de biomarcadores subyacentes están relacionadas con la discapacidad futura y que la salud de las personas está también relacionada con la demanda futura de servicios de salud como consultas médicas y ambulatorias, así como con el tiempo que pasan posteriormente en el hospital. Otro de los hallazgo en el análisis de estos datos fue que las personas con cierto n ivel de los biomarcadores elegidos pueden desarrollar una discapacidad en cinco años, lo que resulta en un aumento de las necesidades sociales y de atención médica. Entre los biomarcadores con mayor poder predictivo de discapacidad futura se encontraron los que están asociados con la función pulmonar, la fuerza de agarre, la obesidad, la anemia, las hormonas relacionadas con el estrés y la función hepática. Y aquellos indicadores como la presión arterial y el colesterol, que son el enfoque actual de los programas de detección de salud pública, son menos útiles como predictores de discapacidad.

Los autores del estudio destacan que todos estos datos podrían ser recogidos fácilmente utilizando muestras de sangre seca (gotas de sangre total recogidas en papel de filtro de un pinchazo en el dedo) que ofrece una base mínimamente invasiva para realizar una amplia gama de análisis de sangre a bajo costo y que facilitaría enormemente desarrollar programas de detección de salud pública más avanzados.

Referencia: Apostolos Davillas, Stephen Pudney. Biomarkers, disability and health care demandEconomics & Human Biology, 2020; 39: 100929 DOI: 10.1016/j.ehb.2020.100929

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El autocontrol y reflexión durante la infancia tiende a desarrollar un envejecimiento más saludable

Como en muchos otros artículos que podemos leer sobre envejecimiento, se constata la idea de una conexión entre el desarrollo de nuestra infancia y la evolución de nuestro envejecimiento. Este es otro de esos proyectos de investigación que reafirman esta idea.

En este caso la investigación se centra en la idea de cómo el autocontrol y la reflexión durante la infancia, pueden repercutir en un desarrollo más saludable en la edad adulta. El autocontrol es la capacidad de contener los propios pensamientos, sentimientos y comportamientos, y trabajar hacia un objetivo. Es uno de los rasgos de personalidad que hace que un niño esté listo para ir al colegio. Y resulta que este rasgo también les ayuda para enfrentarse a la vida que se encontrarán.

Los datos recopilados en esta investigación científica se basan en el estudio multidisciplinar de salud y desarrollo de Dunedin, un gran estudio de investigación que ha seguido a mil personas desde su nacimiento hasta los 45 años en Nueva Zelanda. Este estudio ha sido desarrollado por un grupo de científicos de la Universidad de Michigan junto con la Universidad de Duke y que se ha publicado el 4 de enero de 2021 en Proceedings of the National Academy of Sciences, donde se determina que las personas que tenían niveles más altos de autocontrol y capacidad reflexiva durante su infancia se han convertido en adultos que envejecían más lentamente que otros compañeros del estudio a los 45 años. Para ello se han evaluado distintos indicadores psicológicos y fisiológicos, como el caracter de los niños, teniendo en cuenta también los criterios de sus padres y profesores a distintas edades. Se evaluó en los niños la impulsividad, la agresividad y otras formas de sobreactividad, perseverancia y falta de atención, entre otras. De los 26 a los 45 años, los participantes también fueron medidos en busca de signos fisiológicos del envejecimiento en varios órganos, incluido el cerebro. En todas las medidas, un mayor autocontrol y capacidad reflexiva durante la infancia se correlacionó con un envejecimiento más lento.

Los niños con mejor autocontrol tienden a ser de familias con mayor seguridad financiera y suelen tener un mayor coeficiente intelectual. Sin embargo, los hallazgos de un envejecimiento más lento a los 45 años con más autocontrol pueden separarse de su estado socioeconómico y de su coeficiente intelectual en la infancia. Sus análisis mostraron que el autocontrol fue el factor que marcó la diferencia.

En las entrevistas, el grupo evaluado con mayor autocontrol también mostró que pueden estar mejor equipados psicológicamente para manejar los desafíos de salud, financieros y sociales que se han encontrado a lo largo de su trayectoria vital. Los investigadores utilizaron entrevistas estructuradas y distintas verificaciones para evaluar la preparación ante estos retos. Los participantes con alto autocontrol infantil expresaron opiniones más positivas sobre el envejecimiento y se sintieron más satisfechos con la vida en la actualidad, ya con mediana edad.

Los investigadores también encontraron casos que habían cambiado sus niveles de autocontrol cuando eran adultos y esto también influyó en obtener mejores resultados de salud de lo que hubieran predicho las evaluaciones en su niñez. Esto podría demostrar que el autocontrol y la capacidad reflexiva también se pueden “enseñar y entrenar”. Los investigadores sugieren que una inversión social y psicológica en dicha capacitación podría mejorar la duración y la calidad de vida posterior, no solo durante la infancia, sino también quizás en la mediana edad. Existe una amplia evidencia de que cambiar los comportamientos en la mediana edad (dejar de fumar o hacer ejercicio por ejemplo) conducen a un envejecimiento más saludable, que no hacerlo en ningún momento.

Todo el mundo tememos tener un envejecimiento con enfermedades que nos impidan tener una mínima calidad de vida, envejecer en solitario o sin capacidad financiera para desarrollar las actividades que nos hacen más felices, por lo que envejecer de la forma más saludable también requiere que invirtamos en prepararnos desde lo más temprano posible, tanto en el aspecto físico como psicológico para enfrentar las posibles dificultades a lo largo de nuestra vida, pero en todo caso, nunca es tarde para ello.

Referencia: Leah S. Richmond-Rakerd, Avshalom Caspi, Antony Ambler, Tracy d’Arbeloff, Marieke de Bruine, Maxwell Elliott, HonaLee Harrington, Sean Hogan, Renate M. Houts, David Ireland, Ross Keenan, Annchen R. Knodt, Tracy R. Melzer, Sena Park, Richie Poulton, Sandhya Ramrakha, Line Jee Hartmann Rasmussen, Elizabeth Sack, Adam T. Schmidt, Maria L. Sison, Jasmin Wertz, Ahmad R. Hariri, Terrie E. Moffitt. Childhood self-control forecasts the pace of midlife aging and preparedness for old ageProceedings of the National Academy of Sciences, 2021; 118 (3): e2010211118 DOI: 10.1073/pnas.2010211118

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Entrenan un modelo de inteligencia artificial para escanear la retina y predecir el Alzheimer

Un grupo de investigación interdisciplinar (Neurología, Ingeniería Electrónica, Informática, Bioestadística y Bioinformática) liderado por el departamento de Oftalmología de la Universidad de Duke (Estados Unidos), ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial diseñada para interpretar una combinación de imágenes de la retina con el objetivo de identificar con éxito a  pacientes con la enfermedad de Alzheimer, lo que podría usarse algún día como una herramienta no invasiva de predicción y diagnóstico temprano en individuos sintomáticos. Estos hallazgos se han publicado en la revista científica British Journal of Ophthalmology.

El diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer a menudo se basa en los síntomas y pruebas cognitivas, y en muchos casos pruebas adicionales para confirmar el diagnóstico que a menudo son costosas.

Este modelo analiza la estructura de la retina y los vasos sanguíneos a partir de imágenes del interior del ojo y que se han correlacionado con cambios cognitivos. Tener un método más accesible, rápido y no invasivo para identificar la enfermedad de Alzheimer, podría ayudar a los pacientes de muchas maneras, incluida la mejora de la precisión del diagnóstico y la planificación con mayor antelación para ajustar el estilo de vida al trascurso de la enfermedad.

El equipo de investigación se basó en un trabajo anterior en el que identificaron cambios en la densidad de los vasos sanguíneos de la retina que se correlacionaban con cambios cognitivos. Encontraron una disminución de la densidad de la red capilar alrededor del centro de la mácula en pacientes con enfermedad de Alzheimer. Usando ese conocimiento y los datos generados, entrenaron un modelo de aprendizaje automático, conocido como red neuronal convolucional (CNN), a partir de cuatro tipos de escaneos de la retina como datos de entrada para enseñar a la red a discernir diferencias relevantes entre imágenes.

Como conjunto de datos se utilizaron escaneos de 159 participantes del estudio para construir la red, 123 pacientes eran cognitivamente sanos, siendo 36 de ellos positivos en la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores probaron varios enfoques diferentes, siendo el modelo con mejor rendimiento el que combinaba imágenes de la retina con otros datos clínicos adicionales. La red neuronal diferenciaba a los pacientes con enfermedad de Alzheimer sintomática de los participantes cognitivamente sanos en un grupo de prueba independiente.

Aún con estos resultados esperanzadores, es necesario seguir entrenando y revisando el modelo con un grupo más amplio y diverso de pacientes para construir modelos que puedan predecir la enfermedad de Alzheimer en todos los grupos raciales, así como en aquellos que tienen afecciones como glaucoma y diabetes, que también pueden alterar las estructuras retinianas y vasculares.

Los investigadores advierten también que es necesario determinar cómo de bien se compara el enfoque de este modelo de Deep Learning con los métodos actuales de diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer, que a menudo incluyen pruebas costosas e invasivas de neuroimagen y de líquido cefalorraquídeo.

La relación entre la enfermedad de Alzheimer y los cambios observados en la retina, junto con plataformas de imágenes de retina no invasivas, rentables y ampliamente disponibles, posicionan el análisis de este tipo de imágenes combinado con inteligencia artificial como una herramienta adicional esperanzadora para mejorar el diagnóstico de esta enfermedad neurodegenerativa.

Referencia: C. Ellis Wisely, Dong Wang, Ricardo Henao, Dilraj S. Grewal, Atalie C. Thompson, Cason B. Robbins, Stephen P. Yoon, Srinath Soundararajan, Bryce W. Polascik, James R. Burke, Andy Liu, Lawrence Carin, Sharon Fekrat. Convolutional neural network to identify symptomatic Alzheimer’s disease using multimodal retinal imagingBritish Journal of Ophthalmology, 2020; bjophthalmol-2020-317659 DOI: 10.1136/bjophthalmol-2020-317659

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La falta de datos sobre las personas mayores tiene graves consecuencias para sus derechos

El Consejo de Derechos Humanos de Naciones Unidas ha designado a partir de mayo de este año 2020, a Claudia Mahler como nueva Experta Independiente sobre el disfrute de todos los derechos humanos por las personas mayores. Claudia Mahler ha realizado un informe que fue presentado este octubre en el Consejo de Derechos Humanos de Naciones Unidas en el que señala la preocupante ausencia de datos sobre las personas mayores y afirma que esto tiene graves repercusiones sobre sus derechos e invisibiliza las desigualdades que experimentan.

Según este informe, la información sobre las realidades que viven las personas mayores está fragmentada o, incluso, es inexistente. Por ejemplo, se identifican preocupantes deficiencias en ámbitos como el cuidado, la discriminación por razón de edad y la pobreza y se comprueba que las encuestas demográficas y de salud, generalmente, excluyen a las mujeres de 50 años o más y a los hombres de más de 55 o 60 años de su ámbito de aplicación.

La principal causa de este problema es que los planteamientos y las metodologías en la recopilación de datos son inadecuadas, según el amplio informe de Claudia Mahler que explica que “la exclusión de las personas de edad de encuestas y censos nacionales afecta la capacidad de comprender en qué medida pueden participar en la sociedad y disfrutar de sus derechos en igualdad de condiciones que los demás” y añade que los datos “favorecen los conocimientos básicos sobre las necesidades de las personas de edad” y permiten a los responsables políticos identificar las deficiencias y, por tanto, mejorar sus planteamientos y medidas. El informe también incide en que los datos contribuyen a la concienciación, al empoderamiento de las personas mayores y a visibilizar e identificar la discriminación por razón de edad estructural.

Ante esta situación, en el informe se exige una mejora de las metodologías de recogida de datos relacionados con las personas de edades avanzadas, en las que se establezcan normas y requisitos claros a la hora de presentar informes. En este sentido, se especifica que los datos deben desglosarse por edad y otras variables sociodemográficas importantes, tales como el género, las condiciones de vida, la educación, el empleo y los ingresos, para que puedan analizarse y compararse adecuadamente con otros grupos de población. Además, los grupos de edad tienen que reflejar la diversidad que existe entre la población de personas mayores, en cuanto a necesidades, capacidades y prioridades en sus vidas. Claudia Mahler también solicita en el informe que las personas mayores participen de forma activa en todas las etapas de recogida, análisis, uso y notificación de datos, incluso en la elaboración de encuestas.

Finalmente, en el informe se reconoce que la incidencia de la revolución digital en la recopilación de datos genera “posibilidades sin precedentes” a la hora de abordar las lagunas que existen en relación con las personas mayores, pero Mahler recalca que los datos deben emplearse exclusivamente para el propósito que las personas hayan aceptado, respetando el derecho a la privacidad, y pone de manifiesto que los rastros digitales pueden no ser representativos de las personas mayores porque el uso de tecnología digital “inteligente” y las redes sociales entre estas personas es notablemente inferior a la media de la población general.

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Fuente: HelpAge International España

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La edad es uno de los factores que aumentan el riesgo de accidente cerebrovascular entre los pacientes con la COVID-19

Tristemente la COVID-19 sigue siendo un tema candente en estos tiempos, siendo una pandemia mundial que afecta a millones de personas en todo el mundo. En muchos casos, los síntomas incluyen fiebre, tos seca persistente y dificultad para respirar, y pueden provocar niveles bajos de oxígenación en sangre. Sin embargo, la infección puede causar enfermedades en otros órganos, incluido el cerebro, y en casos más graves puede provocar un derrame  y una hemorragia cerebral.

Un equipo de científicos del Grupo de Investigación de Accidentes Cerebrovasculares de la Universidad de Cambridge ha llevado a cabo un metanálisis sobre el vínculo entre la COVID-19 y el accidente cerebrovascular. Mediante este enfoque de análisis de datos y estudios realizados, a menudo contradictorios o con poca relevancia, para extraer conclusiones más sólidas, se cubrieron 61 estudios, que en total hacían un seguimiento de más de 100.000 pacientes ingresados en el hospital y diagnosticados con la COVID-19. Los resultados de su estudio se han publicado en la revista International Journal of Stroke .

Los investigadores encontraron que el accidente cerebrovascular se produjo en 14 de cada 1.000 casos. La manifestación más común fue el ictus isquémico agudo, que se presentó en poco más de 12 de cada 1.000 casos. La hemorragia cerebral fue menos común, ocurriendo en 1,6 de cada 1.000 casos. La mayoría de los pacientes habían ingresado con síntomas de la COVID-19 y el accidente cerebrovascular se produjo unos días después.

La edad fue uno de los principales factores de riesgo, y los pacientes con la COVID-19 que desarrollaron un accidente cerebrovascular eran en promedio de 4,8 años mayores que los que no lo hicieron. Por otro lado, los pacientes que experimentaron un accidente cerebrovascular eran en promedio de 6 años más jóvenes que los pacientes con accidente cerebrovascular sin la COVID-19. No hubo diferencias de sexo ni diferencias significativas en las tasas de fumadores frente a no fumadores.

Las condiciones de salud preexistentes también aumentaron el riesgo de accidente cerebrovascular. Los pacientes con presión arterial alta tenían más probabilidades de sufrir un accidente cerebrovascular que los pacientes con presión arterial normal, mientras que tanto la diabetes, como enfermedades relacionadas con las arterias coronarias, también aumentaban el riesgo. Los pacientes que tenían una infección más grave tras infectarse del virus SARSCoV2, también tenían más probabilidades de sufrir un accidente cerebrovascular.

Los investigadores encontraron que los accidentes cerebrovasculares asociados con la COVID-19 a menudo seguían un patrón característico, con un accidente cerebrovascular causado por el bloqueo de una arteria cerebral grande y las imágenes del cerebro que mostraban accidentes cerebrovasculares en más de una localización arterial cerebral. Según los investigadores, este patrón sugiere que la trombosis cerebral y/o el tromboembolismo son factores importantes que causan un accidente cerebrovascular en la COVID-19 y en general resultaron más graves y de mayor mortalidad.

Una pregunta importante que se han hecho los científicos de este estudio es, si la COVID-19 aumenta el riesgo de accidente cerebrovascular o si la asociación es simplemente el resultado de que la infección por la enfermedad de la pandemia es más generalizada ahora en la sociedad. Según los investigadores, es complicado responder esta cuestión con los datos actuales pero parece existir una relación causal en al menos una proporción de pacientes, sin embargo es probable que varios pacientes con la COVID-19 ya tengan un mayor riesgo de accidente cerebrovascular per se, y otros factores, como el estrés mental de la propia pandemia, puedan contribuir a aumentar este riesgo cerebrovascular.

Los investigadores piensan que puede haber varios mecanismos posibles detrás del vínculo entre la COVID-19 y el accidente cerebrovascular. Un mecanismo podría ser que el virus desencadene una respuesta inflamatoria que provoque un “espesamiento” de la sangre, lo que aumenta el riesgo de trombosis y accidente cerebrovascular. Otro se relaciona con ACE2, un receptor de proteína en la superficie de las células que el SARS-CoV-2 usa para penetrar en ellas. Este receptor se encuentra comúnmente en las células de los pulmones, el corazón, los riñones y en el revestimiento de los vasos sanguíneos, si el virus invade el revestimiento de los vasos sanguíneos, podría causar inflamación, contrayendo los vasos sanguíneos y restringiendo el flujo sanguíneo. Un tercer mecanismo posible es la reacción excesiva del sistema inmunológico a la infección, con la consiguiente liberación excesiva de proteínas conocidas como citocinas. Esta llamada “tormenta de citocinas” podría causar también daño cerebral.

El equipo dice que sus resultados pueden tener importantes implicaciones clínicas, por lo que reomiendan que los equípos médicos deberán estar atentos a los signos y síntomas de un accidente cerebrovascular, en particular entre los grupos que tienen mayor riesgo, teniendo en cuenta que el perfil de un paciente en riesgo es más joven de lo que cabría esperar, de tal manera que estos perfiles sean tratados como posibles casos de la COVID-19 hasta que los análisis sean negativos.

Referencia: Stefania Nannoni, Rosa de Groot, Steven Bell, Hugh S Markus. EXPRESS: Stroke in COVID-19: a systematic review and meta-analysisInternational Journal of Stroke, 2020; 174749302097292 DOI: 10.1177/1747493020972922

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