Aunque contamos los años desde el día de nuestro nacimiento, ese número no siempre refleja cómo envejece realmente nuestro cuerpo. Dos personas de la misma edad cronológica pueden diferir enormemente en salud, apariencia y vitalidad. La edad biológica —esa que refleja el estado interno de nuestras células y órganos— puede revelar una historia completamente distinta. Ahora, un grupo de científicos ha dado un paso significativo para medirla con precisión.
Un estudio publicado en marzo de 2025 en la revista Science Advances, liderado por investigadores de la Universidad de Osaka, presenta una herramienta basada en inteligencia artificial que predice la edad biológica a partir de la concentración de 22 esteroides en sangre. El modelo, entrenado con redes neuronales profundas (DNN), se apoya en los caminos metabólicos de la esteroidogénesis, permitiendo interpretar cómo ciertas hormonas influyen directamente en el envejecimiento del organismo.
Inteligencia artificial que entiende los procesos biológicos
El modelo de IA no es una caja negra cualquiera. Fue diseñado para reflejar las rutas reales del metabolismo esteroideo en el cuerpo, comenzando desde la hormona pregnenolona y siguiendo sus derivaciones naturales. Esta estructura permite interpretar resultados numéricos y los procesos que están detrás del envejecimiento biológico.
Los investigadores analizaron muestras de sangre de 148 personas sanas, entre los 20 y los 73 años. Cada muestra se evaluó mediante cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas en tándem (LC-MS/MS), una técnica de alta precisión que permitió medir las concentraciones de 22 esteroides.
Los datos se dividieron en dos cohortes: 98 participantes para construir el modelo y 50 para validarlo de forma independiente. Además, se crearon modelos separados para hombres y mujeres debido a las claras diferencias en los perfiles hormonales entre sexos.
Cortisol: el biomarcador más potente del envejecimiento
Entre todos los esteroides analizados, el cortisol —la conocida “hormona del estrés”— demostró ser el predictor más fuerte de envejecimiento biológico. El modelo reveló que duplicar los niveles de cortisol estaba asociado con un incremento de hasta 1,5 veces en la edad biológica estimada. Esta relación confirma lo que muchos sospechan: el estrés puede acelerar el envejecimiento del cuerpo.
En mujeres, otras hormonas también mostraron un papel clave: 17α-hidroxiprogesterona, cortisona, 11-desoxicortisol y tetrahidrocortisol fueron altamente predictivos del envejecimiento. En hombres, las hormonas más influyentes fueron la pregnenolona y la testosterona.
El envejecimiento se vuelve más diverso con los años
Uno de los hallazgos más reveladores del estudio es que, a medida que las personas envejecen, su edad biológica se desvía cada vez más de su edad cronológica. Este fenómeno, conocido como heterogeneidad progresiva, fue incorporado en el modelo mediante una función matemática personalizada que ajusta el nivel de variabilidad esperado en cada rango etario.
Este enfoque permite representar con mayor precisión cómo el envejecimiento no es lineal ni uniforme. Algunas personas mantienen una biología juvenil por más tiempo, mientras que otras presentan un deterioro prematuro, influido por factores como el estrés, el estilo de vida o predisposición genética.
El papel del estilo de vida: fumar acelera el envejecimiento, pero solo en hombres
El estudio también evaluó cómo los hábitos afectan la edad biológica. De forma notable, los hombres fumadores mostraron un envejecimiento acelerado frente a los no fumadores. En contraste, no se detectó la misma aceleración en mujeres fumadoras, posiblemente debido a diferencias en la frecuencia del consumo o a otros factores no medidos, como dieta o ejercicio.
Este hallazgo sugiere que el impacto del estilo de vida en el envejecimiento biológico puede diferir según el sexo, algo que deberá estudiarse más a fondo.
¿Qué puede cambiar con este modelo?
Este avance ofrece posibilidades prometedoras en medicina preventiva y personalizada. Con un análisis hormonal relativamente sencillo, podría ser posible identificar de manera temprana a personas con envejecimiento biológico acelerado, incluso antes de que presenten síntomas clínicos.
Además, el modelo podría usarse para monitorear el impacto de tratamientos, cambios en el estilo de vida o intervenciones antienvejecimiento. Su capacidad para interpretar rutas bioquímicas hace que no solo prediga, sino que también explique por qué envejecemos y qué hormonas debemos observar de cerca.
¿Qué lo hace diferente a otros métodos?
A diferencia de otros enfoques que dependen de características físicas como fuerza de agarre o capacidad pulmonar, este modelo ofrece una interpretación molecular basada en procesos bioquímicos reales. Tampoco se limita a medir concentraciones absolutas de hormonas, sino que evalúa relaciones entre ellas, lo que mejora la personalización y precisión.
Además, complementa otros métodos como los relojes epigenéticos, basados en patrones de metilación del ADN. Juntos, podrían ofrecer una visión integral del envejecimiento biológico desde múltiples dimensiones.
Limitaciones y próximos pasos
Aunque prometedor, el modelo tiene limitaciones. El tamaño de muestra es relativamente pequeño y no incluye información detallada sobre dieta, actividad física o consumo de alcohol. Además, solo se tomaron muestras puntuales, sin seguimiento longitudinal, lo que deja por estudiar cómo varía la edad biológica a lo largo del tiempo.
Los autores proponen ampliar la base de datos y combinar esteroides con otros marcadores biológicos para mejorar la robustez del modelo. También sugieren incorporar colesterol total como referencia para conservar precisión en muestras con menos hormonas disponibles.
Un paso más hacia el control del envejecimiento
Este modelo representa un avance significativo en la comprensión del envejecimiento humano. Al integrar inteligencia artificial con rutas hormonales reales, ofrece no solo predicción, sino también interpretación.
El cortisol se posiciona como un marcador clave de envejecimiento, y el estudio abre el camino para aplicaciones clínicas futuras que permitan intervenir antes de que las enfermedades asociadas a la edad se manifiesten.
Más allá del número de velas en el pastel, este trabajo demuestra que la edad real del cuerpo está escrita en nuestras hormonas. Y ahora, la inteligencia artificial tiene la capacidad de leer ese lenguaje.
Referencias
- Wang, Q., Wang, Z., Mizuguchi, K., et al. Biological age prediction using a DNN model based on pathways of steroidogenesis. Science Advances. (2025). doi:10.1126/sciadv.adt2624
