Hace algo más de una década se descubrió un patrón de cambios epigenéticos que correlacionan con el envejecimiento en diversos órganos, y empezaron a usarse los relojes epigenéticos para medir el avance del proceso.

Tener una edad epigenética mayor que la edad cronológica (el tiempo de vida de la persona) se ha asociado a más riesgo de enfermedades y mortalidad. Aún no se entiende bien la biología que sustenta los relojes epigenéticos -la relación entre los cambios epigenéticos y la enfermedad-, pero se acepta que, en efecto, los relojes epigenéticos miden procesos biológicos críticos.

“Los relojes epigenéticos no sólo han puesto de relieve el potencial de los cambios epigenéticos como biomarcador del envejecimiento, sino que representan una valiosa herramienta para conocer más sobre múltiples patologías”, escriben los investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) Miguel Quintela y Leonardo Garma.

Ambos publican ahora en la revista Genome Medicine un estudio en que detectan imprecisiones relevantes en los relojes epigenéticos más utilizados, y advierten de que estas herramientas están afectadas por un problema de “tecnologías desacompasadas”. Para solventar este problema han desarrollado un nuevo modelo de reloj epigenético que ofrece medidas más precisas.

‘Edad epigenética’ de pacientes con cáncer de mama

Quintela dirige la Unidad de Investigación Clínica de Cáncer de Mama del CNIO, que lidera el proyecto Gemelas Digitales para crear modelos virtuales de pacientes de cáncer (modelos que en el futuro ayudarán, se espera, a aplicar el mejor tratamiento para cada paciente). El equipo consideró que sería interesante incluir en el modelo la edad epigenética de las pacientes, y recurrieron para ellos a los relojes epigenéticos habituales.

Varios estudios han mostrado que la edad epigenética de los tejidos puede ser relevante para el cáncer. “En el cáncer, una edad epigenética acelerada [mayor que la cronológica] se ha relacionado con un mayor riesgo de desarrollar cáncer de mama y de colon”, escriben Quintela y Garma en Genome Medicine. También se ha visto que el tejido mamario de pacientes con cáncer de mama sufre envejecimiento epigenético, mayor cuanto más intenso haya sido su tratamiento.

Pero al usar los relojes epigenéticos los investigadores del CNIO hallaron desviaciones de 3 años de media en los resultados, y hasta de 25 años en alguno de los relojes epigenéticos empleados.

Modelos matemáticos

En la práctica, los relojes epigenéticos son modelos matemáticos que interpretan datos proporcionados por dispositivos de análisis de ADN, chips de ADN. Lo que explica las imprecisiones en los resultados, afirman los investigadores del CNIO, es que los relojes epigenéticos existentes tienen en cuenta puntos del genoma que no están representados en los chips de ADN actualmente en uso. “Es una cuestión de evolución tecnológica”, dice Garma, primer autor del estudio.

El nuevo modelo de reloj epigenético desarrollado por los investigadores del CNIO sí se adapta a la última versión disponible de chips de ADN. Han comprobado que la variación que obtienen entre mediciones de un solo sujeto o de sujetos distintos es de menos de un año. “Esto supone que es un modelo robusto y preciso”, dice Garma.

¿Indicador de salud a escala poblacional?

Esto es importante porque “se ha hablado de que estos modelos pueden estar reflejando estados patológicos, pero aquí vemos que esto es bastante cuestionable: si queremos utilizarlos para evaluar las diferencias entre, por ejemplo, un sujeto enfermo y uno con cáncer, habremos de tener en cuenta ese ruido técnico que puede causar la disparidad de edades en los resultados”, indica el primer autor del artículo.

Además, añade Garma, “en una persona puede no tener relevancia que la edad biológica sea de 3 años más. Pero en poblaciones, sí. Si, por ejemplo, la edad epigenética de un grupo de fumadores es de 3 años más que la de población no fumadora, ese dato puede ser relevante para sacar conclusiones sobre la influencia del tabaco en la salud”.

Artículo de referencia:

Garma, L.D., Quintela-Fandino, M. Applicability of epigenetic age models to next-generation methylation arrays. Genome Med 16, 116 (2024). https://doi.org/10.1186/s13073-024-01387-4

Fuente: CNIO