El algoritmo que compara el envejecimiento humano con el de los ratones de laboratorio

29 enero, 2021
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Investigadores de Harvard desarrollan una aplicación que puede estimar la edad biológica de un roedor a partir de su foto de carné, y podría dar un impulso al estudio del envejecimiento humano.

Parece una tarea algo extraña, pero investigadores de Harvard están sacando fotos de carné a los ratones que estudian en el laboratorio. Sí. Lo curioso es que lo hacen para poder estudiar mejor el proceso de envejecimiento de los roedores y poder compararlo con el de los humanos. 

Hasta ahora los científicos solían evaluar el efecto de los medicamentos antienvejecimiento en ratones de laboratorio. Esto, a menudo implicaba  tomar muestras de sangre y realizar pruebas costosas. Los biomarcadores como las firmas de metilación del ADN y los análisis de metabolitos y las mediciones bioquímicas consumen recursos y aumentan los costos. Alternativamente, los investigadores necesitaban sacrificar los ratones para examinar los efectos internos de un compuesto.

MouseAge

Fue precisamente la dificultad del proceso la que ha llevado a los científicos a buscar una alternativa. La solución barata les llegó de Alex Zhavoronkov, fundador de Insilico Medicine, una empresa especializada en inteligencia artificial (IA) para la investigación del envejecimiento y el descubrimiento de fármacos. Se le ocurrió la idea de usar la apariencia de un ratón como marcador de la edad biológica, tal como el programa Face Age de la startup estadounidense Lapetus Solutions ha intentado hacer para los humanos.

Así es como surgió una aplicación de móvil llamada MouseAge. Ahora se está trabajando para  desarrollar un algoritmo de predicción de la edad basado en las imágenes de los roedores. Después de descargar la aplicación, un investigador participante toma tres fotos y un video de cinco segundos de un ratón de edad conocida. Luego, la aplicación transfiere esas imágenes, junto con la edad real de cada ratón, a una red de inteligencia artificial ubicada en un servidor en la nube. La red utiliza la información para aprender a detectar signos visibles de envejecimiento en ratones y, al hacerlo, podría ayudar a los usuarios a identificar valores atípicos que parecen más jóvenes o mayores que su edad cronológica.

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