Uma equipa da Edith Cowan University (ECU), na Austrália, desenvolveu um método inovador para medir a idade biológica, o que poderá facilitar a deteção precoce e o acompanhamento de condições associadas ao envelhecimento.
O estudo, realizado em colaboração com investigadores do Royal Prince Alfred Hospital, em Sydney, e do Shantou University Medical College, na China, analisou elementos presentes no sangue que se alteram com a idade, como o IgG N-glicoma — uma estrutura de açúcares ligada a anticorpos — e o transcriptoma, que oferece uma imagem da atividade genética das células sanguíneas num determinado momento.
Ao combinar estes dois conjuntos de dados através de uma técnica de inteligência artificial (IA) conhecida como Deep Reinforcement Learning, os investigadores criaram um novo “relógio biológico” a que chamaram gtAge.
Precisão acima dos 85%
Segundo os investigadores, o método gtAge consegue prever a idade cronológica de uma pessoa com 85% de precisão, superando os resultados obtidos quando se usam apenas um dos dois marcadores.
Além disso, verificaram que a diferença entre a idade estimada e a idade real — designada “idade delta” — está associada a indicadores de saúde relacionados com o envelhecimento, como os níveis de colesterol ou de glicose no sangue.
A idade é apenas um número?
O coautor do estudo, Xingang Li, investigador na Escola de Ciências Médicas e da Saúde da ECU, sublinha que a idade cronológica, embora seja a mais comummente utilizada, não reflete necessariamente o envelhecimento real de cada indivíduo.
“Na prática, há pessoas que se mantêm saudáveis até aos 80 ou 90 anos, enquanto outras começam a sofrer declínio muito mais cedo”, explica.
“Essa diferença pode ser explicada pela idade biológica, que integra fatores genéticos, estilo de vida, alimentação, doenças e estado geral de saúde”, adianta.
Segundo Li, o gtAge consegue explicar mais de 85% da variação associada à idade cronológica, permitindo uma estimativa mais precisa e associada a riscos reais para a saúde.
Inteligência artificial ao serviço da saúde
A vertente tecnológica do projeto foi liderada por Syed Islam, professor de Ciência Computacional na ECU, que desenvolveu a ferramenta de IA usada na análise.
“Criámos uma aplicação de inteligência artificial chamada AlphaSnake, baseada em Deep Reinforcement Learning”, explica.
“Este algoritmo escolhe os dados mais relevantes entre as duas fontes biológicas, evitando os erros típicos de quem mistura dados sem critério”, acrescenta.
O próximo passo
O método gtAge foi testado em 302 adultos de meia-idade participantes no Busselton Healthy Ageing Study, na Austrália Ocidental.
Com uma população cada vez mais envelhecida, os investigadores acreditam que esta abordagem poderá ser um instrumento médico valioso, ajudando a identificar precocemente pessoas em risco de desenvolver doenças associadas à idade.
“Medir a idade biológica e não apenas a data de nascimento pode ser essencial para compreender melhor o estado de saúde de alguém”, afirma Islam.
“Se soubermos com antecedência, podemos mudar o estilo de vida e agir para preservar a saúde e prevenir alguns dos danos que o nosso corpo possa já ter sofrido”, conclui.
