envejecimiento
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Apagar los genes del envejecimiento.

La prolongación de la vida alude a la ampliación de la esperanza de vida humana mediante la desaceleración o la reversión del proceso de envejecimiento.

La esperanza de vida media está limitada por la vulnerabilidad frente a los accidentes y a enfermedades propias de la edad.

El límite de edad alcanzable por una especie está condicionado por sus genes y factores ambientales.

Actualmente el único método reconocido para extender dicho límite son las dietas de restricción calórica.

La restricción calórica (RC) es la práctica de limitar la ingesta energética procedente de la dieta en la esperanza de que mejorará la salud y retrasará el envejecimiento.

En humanos, la RC ha demostrado reducir el colesterol, la glucosa en ayuno y la presión sanguínea.

Algunos consideran que esto es un biomarcador del envejecimiento, puesto que existe una correlación entre estos marcadores y el riesgo de enfermedades asociadas al envejecimiento.

Aunque el mecanismo subyacente es desconocido, la restricción calórica ha demostrado prolongar la vida útil en especies animales examinadas hasta ahora al exponerlas a RC, incluidos los primates, las ratas, ratones, arañas, Drosophila y Caenorhabditis quienes han mostrado un aumento de la longevidad.

La RC es la única medida dietética capaz de aumentar la longevidad máxima, como opuesto de la longevidad media. En la RC, la ingesta energética se minimiza, aunque se efectúa con las suficientes cantidades de vitaminas, minerales y otros nutrientes importantes que deben ser consumidos.

Ahora Keren Yizhak, estudiante de doctorado en el laboratorio del Profesor Eytan Ruppin en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Tel Aviv, y sus colegas han desarrollado un algoritmo informático que predice que genes pueden ser «apagados» para crear el mismo efecto anti envejecimiento, que genera la restricción calórica.

Los resultados, publicados en la revista Nature Communications, podrían conducir al desarrollo de nuevos fármacos para tratar el envejecimiento. Investigadores de la Universidad Bar Ilan colaboraron en la investigación.

«La mayoría de los algoritmos tratan de encontrar dianas de medicamentos que destruyen las células para tratar el cáncer o las infecciones bacterianas«, dice Yizhak.

El laboratorio del Profesor Ruppin es líder en el creciente campo de la modelización genoma escala metabólica o GSMMs.

Con el uso de ecuaciones matemáticas y computadoras, GSMMs describen el metabolismo, para mantener la vida, y los procesos de las células vivas.

Una vez construidos, los modelos individuales sirven como laboratorios digitales, permitiendo pruebas con el clic de un botón.

El algoritmo de Yizhak, que ella llama un «algoritmo de transformación metabólica», o MTA , puede tomar información sobre cualquiera de los dos estados metabólicos y predecir los cambios ambientales o genéticos requeridos para pasar de un estado al otro.

«La Expresión génica» es la medición del nivel de expresión de los genes individuales en una célula, y los genes se pueden «apagar» de diversas maneras para impedir que se expresen en la célula.

En el estudio , Yizhak aplica MTA para la genética del envejecimiento.

Después de usar su MTA de diseño personalizado para confirmar los hallazgos previos de laboratorio, se utilizó para predecir los genes que pueden ser desactivados para que la expresión de los genes de la levadura vieja se vieran como la de levadura joven.

La levadura es el modelo genético más utilizado porque gran parte de su ADN se conserva en el ser humano.

Algunos de los genes que la MTA identificados ya eran conocidos para extender la vida útil de la levadura, cuando están apagados.

De los otros genes que encontró, Yizhak envió siete a ser probados en un laboratorio de la Universidad de Bar Ilan.

Los investigadores encontraron que al apagar dos de los genes, GRE3 y ADH2, en levadura real, no digital, se extiende significativamente la vida útil de la levadura.

MTA ofrece una visión sistémica del metabolismo celular, pero también puede arrojar luz sobre cómo los genes se identifican y contribuyen a cambios en la expresión genética.

En el caso de GRE3 y ADH2, MTA mostró que apagar los genes aumentaron los niveles de estrés oxidativo en la levadura, por lo tanto es posible que la inducción de un estrés leve sea similar a la producida por la restricción calórica.

Como prueba final, Yizhak aplica MTA a la información metabólica humana. MTA es capaz de identificar un conjunto de genes que pueden transformar del 40 al 70 por ciento de las diferencias entre viejos y jóvenes a partir de cuatro estudios diferentes.

Aunque actualmente no hay manera de verificar los resultados en seres humanos, muchos de estos genes son conocidos para extender la vida útil en la levadura, gusanos, y ratones.

A continuación, Yizhak estudiará si apagar los genes predichos por MTA prolonga la vida de ratones manipulados genéticamente.

Alguna día, se podran desarrollar drogas para apuntar a los genes en los seres humanos, lo que podría permitirnos vivir más tiempo.

MTA también se podría aplicar en la búsqueda de dianas de fármacos para trastornos en los que el metabolismo juega un papel importante, incluyendo la obesidad, la diabetes, trastornos neurodegenerativos, y cáncer.

 
 

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