Un estudio exhaustivo del Instituto de Psiquiatría, Psicología y Neurociencia del King’s College de Londres (Reino Unido) ha evaluado los relojes de envejecimiento basados en inteligencia artificial, que predicen la salud y la esperanza de vida utilizando datos de la sangre.
El estudo se publica en Science Advances y es el primero en comparar exhaustivamente diferentes algoritmos de aprendizaje automático en cuando a su capacidad para desarrollar r relojes biológicos de envejecimiento utilizando datos de metabolitos, aprovechando uno de los conjuntos de datos más grandes del mundo.
Los investigadores entrenaron y probaron 17 algoritmos de aprendizaje automático utilizando datos sobre marcadores de sangre de más de 225.000 participantes del Biobanco del Reino Unido, de entre 40 y 69 años de edad en el momento de su inclusión.
Los investigadores descubrieron que un reloj metabolómico desarrollado mediante un algoritmo de aprendizaje automático específico, llamado regresión basada en reglas cubistas, era el que estaba más fuertemente asociado con la mayoría de los marcadores de salud y envejecimiento.