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Investigadores de la Universidad de Tel Aviv descubren cómo detener el proceso de envejecimiento


Los resultados, publicados en la revista Nature Communications, podrían conducir al desarrollo de nuevos fármacos para el tratamiento del envejecimiento.


Keren Yitzhak, un estudiante de doctorado del laboratorio de Biología Computacional y el Profesor Eytan Ruppin de la Escuela de Informática de la Universidad de Tel Aviv y sus colegas de la Universidad de Bar-Ilan en Israel, han desarrollado una algoritmo informático para identificar qué genes pueden ser “apagados” para crear el mismo anti-envejecimiento que la restricción de calorías, una de las pocas maneras probadas conocidas hasta ahora para luchar contra el efecto del envejecimiento.




Los resultados, publicados en la revista Nature Communications, podrían conducir al desarrollo de nuevos fármacos para el tratamiento del envejecimiento. “Es la primera vez en nuestra área que nuestro algoritmo busca encontrar drogas que no maten las células, sino que permitan transformar un estado patológico en un cuerpo sano”, dijo Ruppin.

El laboratorio del Prof. Ruppin está liderando el camino en el campo de desarrollo del modelado metabólico, rama de todo el genoma que describe el metabolismo de las células vivas mediante el uso de ecuaciones matemáticas en diferentes modelos de laboratorios digitales.

El algoritmo desarrollado por Keren Yitzhak y su equipo llamado “algoritmo de transformación metabólica” o MTA puede registrar la información en estados metabólicos, “patológico” y “saludable” y predecir los cambios ambientales o genéticos necesarios para pasar del uno al otro.

El uso de levaduras, cuyo ADN es sorprendentemente similar a la de los seres humanos, se ha aplicado a un algoritmo de ‘predecir’ el gen que la expresión génica debe desactivar dentro de la célula, para prolongar su vida útil. Algunos de los genes identificados por el algoritmo ya eran conocidos para prolongar la vida útil de la levadura. La desactivación de estos dos genes el ADH2 y el GRE3, extiende significativamente la vida de la levadura.

Para completar sus pruebas, el algoritmo MTA se aplicó a la información metabólica humana. MTA ha identificado un conjunto de genes capaces de procesar entre 40 y 70 por ciento de las diferencias entre la información genética ‘joven’ y ‘viejo’ en cuatro estudios de caso diferentes. Aunque actualmente no hay manera de verificar los resultados en los seres humanos, la mayoría de estos genes identificados por el algoritmo son conocidos por extender la vida útil de la levadura, gusanos y ratones.

Pronto se podrá desarrollar drogas para apuntar genes en los seres humanos, lo que potencialmente podría permitir que vivamos más tiempo. Mientras tanto, Keren Yitzhak también sugiere que la MTA se podría aplicar a la búsqueda de dianas de medicamentos para enfermedades en las que el metabolismo juega un papel importante, incluyendo la obesidad, la diabetes, los trastornos neuro degenerativos y algunos tipos de cáncer.