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Seu corpo não envelhece por igual. E isso pode ser a sua fonte da juventude

Mônica Matsumoto

23/01/2020 04h00

Gerd Altmann/ Pixabay

Não é só o cabelo branco que mostra que os anos vão passando, na realidade, são vários sinais. O metabolismo muda, o funcionamento dos rins muda, as inflamações surgem, esses são alguns indicativos de que o corpo apresenta alterações. O interessante é que em cada pessoa acontece de forma diferente, pois cada sistema do nosso organismo pode envelhecer de forma diferente. Uma pessoa com 30 anos de idade já pode apresentar uma sensibilidade à insulina, enquanto outra de 50 anos ainda tem o metabolismo acelerado. 

Entender melhor o processo de envelhecimento do ponto de vista do indivíduo foi uma das motivações de cientistas da Universidade de Stanford para estudar as particularidades em cada um. O grupo de cientistas formado por Sara Ahadi, Wenyo Zhou, Michal Snyder e outros foi a fundo no desafio, e o resultado desse estudo saiu na revista Nature Medicine há pouco tempo.

Ao estudar indivíduos saudáveis de todas as idades (de 29 a 75 anos) ao longo de até 4 anos, os cientistas conseguiram identificar fatores que mostram se há alguma parte importante do indivíduo que apresenta envelhecimento mais rápido. O objetivo foi detectar num curto espaço de tempo características de envelhecimento fora do esperado. Uma vez detectadas, podem eventualmente sofrer intervenção para mudar o curso da senescência do paciente. E quem sabe assim diminuir a velocidade do envelhecimento, e aumentar o tempo de vida com saúde.

Omics e big data

O estudo acompanhou 106 indivíduos saudáveis, com uma grande quantidade de amostras coletadas ao longo do tempo. Os dados destes pacientes eram coletados a cada três meses, em um total de 1.092 amostras no estudo.

Os exames coletaram diversos "omics", ou medidas ômicas,  para avaliar as proteínas (proteômica), metabólitos (metabolômica), transcrição (transcriptônica), citocinas, também marcadores clínicos em exames de sangue (como colesterol e hemoglobina glicada – HbA1c), taxonomia e genética dos micróbios nas fezes e nariz. Os pesquisadores também sabiam se os pacientes eram sensíveis, resistentes ou não à insulina e também se haviam mudado de medicação durante o curso do estudo. Assim, eles puderam observar como as medidas se correlacionaram com a idade. 

A análise foi para big data, já que em cada coleta havia dados da expressão de 10.343 genes, 306 proteínas plasmáticas, 722 metabólitos, 62 citocinas, 6.909 micróbios (nível 16S rRNA) e 51 marcadores clínicos. Com técnicas de agrupamento de dados, mapas de correlação e outros testes estatísticos.

Em uma primeira análise transversal com todos os pacientes, foram identificados marcadores e vias de sinalização com associação com a idade dos pacientes. Nesta análise, foram encontradas 184 moléculas ômicas bem associadas com a idade, muitas conhecidas da literatura (como taxa de filtragem glomerular), e muitas outras novas moléculas. Interessante foi o achado que há espécies do microbioma intestinal associados ao envelhecimento, como as bactérias Clostridium cluster e gênero Blautia, e são associadas positivamente com a idade! 

Em um segundo estudo, avaliaram-se as diferenças entre os pacientes afetados metabolicamente por resistência, sensibilidade ou não à insulina. E os cientistas mostraram que estes grupos seguem diferentes caminhos de envelhecimento molecular.

Em uma terceira análise longitudinal (seguimento de um mesmo grupo de pacientes ao longo do tempo), pacientes com amostragem suficiente durante pelo menos dois anos foram analisados. Esse grupo era um pouco menor, com 43 indivíduos. Foram identificados quatro grandes grupos de tipos de envelhecimento (termo usado no artigo foi "ageotype"): disfunções no fígado, disfunções nos rins, vias de sinalização imunológicas, e metabolismo e inflamação. Notou-se que os indivíduos estudados tinham diferentes tipos de envelhecimento. Havendo por exemplo pacientes que mostravam mais indicadores de idade nos rins e não em outros tipos, ou outro paciente que mostrava forte sinalização metabólica e de disfunção dos rins, mas não do fígado ou sistema imune. A análise na medicação e dieta dos pacientes não teve impacto na grande maioria dos resultados, indicando que as expressões moleculares não eram afetadas por estilo de vida ou  medicação.

Em nível individual, alguns pacientes estavam na contramão dos dados encontrados de envelhecimento para todo o grupo, especialmente 18 casos para hemoglobina glicada e 28 casos para creatinina. Assim, as moléculas associadas ao envelhecimento na população geral podem agir de forma totalmente oposta para o indivíduo. Foram observados também velocidades menores ou maiores de tipos de envelhecimento comparados com a população estudada.

Desdobramentos

Esse estudo mostra como se pode ir profundamente na análise de moléculas e outros marcadores para entender o envelhecimento de forma personalizada. Os subtipos de envelhecimento que apareceram no estudo mostram o potencial de intervenção rápida para diminuir a velocidade de envelhecimento e melhorar a saúde.

O interessante é que esse acompanhamento pode ser feito em pessoas jovens e adultas, o que pode produzir ainda mais efeitos na longevidade do indivíduo. Além da análise ômica profunda, é muito importante a quantidade de coletas feitas no indivíduo e a análise sistemática dos dados.

Ainda em estágios iniciais, esse tipo de estudo mostra uma avenida para entender melhor diferentes sinalizações do nosso corpo para a senescência. Os exames ômicos ainda são pouco acessíveis, mas podem se tornar essenciais para um envelhecimento com mais saúde!

** Este texto não reflete, necessariamente, a opinião do UOL

Sobre os autores

Daniel Schultz é cientista, professor de microbiologia e membro do núcleo de ciências computacionais em Dartmouth (EUA). Estuda a dinâmica dos processos celulares, com foco na evolução de bactérias resistentes a antibióticos. É formado em engenharia pelo ITA, doutor em química pela Universidade da Califórnia San Diego e pós-doutorado em biologia sistêmica em Harvard. Possui trabalhos de alto impacto publicados em várias áreas, da física teórica à biologia experimental, e busca integrar essas várias áreas do conhecimento para desvendar os detalhes de como funciona a vida ao nível microscópico.

Monica Matsumoto é cientista e professora de Engenharia Biomédica no ITA. Curiosa, ela tem interesse em áreas multidisciplinares e procura conectar pesquisadores em diferentes campos do conhecimento. Monica é formada em engenharia pelo ITA e doutora em ciências pela USP, e trabalhou em diferentes instituições como InCor/HCFMUSP, UPenn e EyeNetra.

Shridhar Jayanthi é Agente de Patentes com registro no escritório de patentes norte-americano (USPTO) e tem doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de Michigan (EUA) e diploma de Engenheiro de Computação pelo ITA. Atualmente, ele trabalha com empresas de alta tecnologia para facilitar obtenção de patentes e, nas (poucas) horas vagas, é um estudante de problemas na intersecção entre direito, tecnologia e sociedade. Antes disso, Shridhar teve uma vida acadêmica com passagens pela Rice, MIT, Michigan, Pennsylvania e no InCor/USP, e trabalhou com pesquisa em áreas diversas da matemática, computação e biologia sintética.

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