El aspecto exterior de las personas no siempre ofrece pistas acerca de lo que sucede en el interior de su organismo. De igual modo, la apariencia no obedece de manera estricta al paso de los años ni afecta en la misma medida tanto a las personas como a los órganos del cuerpo. El deterioro de los tejidos es el que marca la edad biológica de cada individuo, que puede corresponder, o no, con su edad cronológica.Ese detalle es precisamente el que ha centrado el estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad Nacional de Seúl y que ha visto la luz en la publicación GeroScience. El trabajo ha consistido en analizar las imágenes obtenidas con escáneres de retina para evaluar el estado del sistema microvascular y determinar la velocidad a la que envejece el organismo. Un trabajo en el que la inteligencia artificial ha tenido un papel destacado al generar los modelos que han servido como referencia para dicho estudio.La retina como ventana al sistema microvascular y nervioso Descripción general del diseño del estudio y el marco analítico - GeroScienceLa elección de la retina como referencia sobre la que sustentar una aproximación a la edad biológica no es casual. Se trata de un órgano que presenta conexiones tanto a nivel vascular como a nivel cerebral, por lo que los vasos sanguíneos y el sistema nervioso pueden inspeccionarse para calibrar su estado a través de una prueba oftalmológica convencional.En este caso el equipo del centro académico de Corea del Sur se ha servido del biomarcador de salud denominado brecha de edad retiniana, conocido por sus siglas en inglés RAG (Retinal Age Gap). La idea de usar este método, basado en inteligencia artificial, se sustenta en su capacidad para medir la diferencia entre la edad biológica de la retina de una persona y su edad cronológica real. Gracias a haber sido entrenado con una gran cantidad de imágenes de ojos, el modelo es capaz de acotar la edad de un individuo a partir de lo que dicta el mapa de sus retinas.Entrenamiento algorítmico y validación con datos independientesPara llevar a cabo el análisis, el equipo de investigación empleó un modelo de aprendizaje profundo entrenado con casi 30.000 imágenes de retina procedentes de 7.535 participantes que se prestaron para esa fase de entrenamiento. A partir de esta muestra, los algoritmos de inteligencia artificial aprendieron a estimar la edad biológica del ojo basándose en patrones vasculares sutiles, imposibles de detectar mediante una inspección visual convencional.Para comprobar si la IA realmente aprendía a calcular la edad y no solo «memorizaba» las fotos que ya conocía, los investigadores la pusieron a prueba con datos completamente nuevos. Así, se incorporaron 14.832 escaneos diferentes procedentes de 7.416 participantes, un grupo totalmente nuevo con respecto a los primeros que tomaron partido en el ensayo.Tras esta fase de prueba, el modelo fue capaz de predecir la edad cronológica real de los participantes con un margen de error promedio de entre 2,5 y 2,7 años. Un resultado que supera el rendimiento de configuraciones RAG anteriores y que confirma la precisión de la herramienta.Una ventana preventiva frente a hábitos de vida y patologíasMás allá de la cifra exacta, los investigadores destacan que detectar una «retina más vieja» que la edad real del paciente ofrece una valiosa ventana de oportunidad preventiva, permitiendo identificar de forma precoz signos de envejecimiento acelerado o un mayor riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares y neurodegenerativas antes de que se manifiesten clínicamente.Entre los factores que más influencia mostraron en un envejecimiento biológico más avanzado en los escáneres de retina se encuentran cuestiones de salud y hábitos de vida. Así, la diabetes es uno de los aspectos que muestra un mayor envejecimiento con respecto a la edad cronológica, con una diferencia positiva de 2,52 años. El tabaco también deja su impronta en la edad biológica de la retina, sumando en torno a medio año tanto en fumadores como en quienes habían abandonado ya el hábito.Al tratarse de un estudio con el ojo como base, la presencia de dolencias oculares también se ha visto como causa de una mayor edad biológica. Cataratas (+1,86) o degeneración macular (+0,6) alteran la estimación del algoritmo, si bien en el primer caso se puede achacar a la pérdida de transparencia del cristalino más que a un envejecimiento retiniano temprano.