Uno studio pubblicato su Science Translational Medicine, condotto su 18.476 persone in Cina, ha sviluppato modelli matematici basati su 56 metaboliti del sangue per stimare l’età metabolica
L’età anagrafica non sempre riflette lo stato biologico di una persona. A parità di anni, infatti, il metabolismo può presentare caratteristiche differenti, associate allo stato di salute e al rischio di sviluppare alcune malattie croniche. È da questa osservazione che parte una ricerca che utilizza un esame del sangue per stimare l’età metabolica e individuare possibili segnali di invecchiamento biologico. Lo studio, pubblicato il 14 ottobre 2026 sulla rivista Science Translational Medicine, ha coinvolto 18.476 persone di età compresa tra 1 e 96 anni, reclutate in sei centri clinici cinesi. Il gruppo di ricerca, guidato da Linlin Cao del Renji Hospital e della Shanghai Jiao Tong University, ha sviluppato modelli matematici, definiti “orologi metabolici”, capaci di stimare l’età biologica attraverso l’analisi delle molecole presenti nel plasma sanguigno. L’obiettivo è verificare se il profilo metabolico possa offrire informazioni aggiuntive rispetto all’età anagrafica, contribuendo a riconoscere le persone con caratteristiche biologiche associate a un maggiore rischio per la salute.
I ricercatori hanno analizzato inizialmente un pannello di 232 metaboliti, selezionando successivamente 56 molecole rappresentative delle variazioni metaboliche associate all’età. I dati sono stati utilizzati per sviluppare modelli predittivi basati sull’apprendimento automatico, una tecnica che consente di individuare schemi e relazioni all’interno di grandi quantità di informazioni. La ricerca ha previsto diverse fasi di sviluppo e validazione: una coorte di addestramento composta da 5.252 persone sane, una coorte di validazione di 5.456 persone sane e un gruppo clinico di 7.768 persone con condizioni patologiche. Il modello consente di stimare l’età metabolica e confrontarla con quella anagrafica. La differenza tra le due misure viene espressa attraverso un parametro chiamato metabolomic age acceleration (mAA), o accelerazione dell’età metabolomica. Un valore elevato indica che il profilo metabolico si discosta in senso sfavorevole da quello atteso per la stessa età anagrafica. Si tratta di un indicatore statistico, che non misura direttamente l’età di tutti gli organi e non costituisce, da solo, una diagnosi.
Uno dei risultati principali riguarda l’associazione tra accelerazione dell’età metabolica e diverse condizioni di salute. Nel campione analizzato, valori più elevati di mAA sono risultati associati a un maggiore rischio di sviluppare steatosi epatica, ipertensione e diabete, oltre che a una maggiore mortalità per tutte le cause. I ricercatori hanno rilevato associazioni anche con altre condizioni, tra cui cardiopatia coronarica, ictus, iperlipidemia e iperuricemia. I risultati suggeriscono che le caratteristiche metaboliche possano contenere informazioni utili per descrivere il rischio di salute nel corso della vita, andando oltre il semplice dato anagrafico. È tuttavia importante sottolineare che si tratta di associazioni statistiche: lo studio non dimostra che l’accelerazione dell’età metabolica provochi direttamente le malattie osservate.
La ricerca ha esaminato anche il rapporto tra profilo metabolico e abitudini quotidiane. Alcuni comportamenti sono risultati associati a valori più elevati di accelerazione dell’età metabolica, tra cui il fumo attivo, l’esposizione al fumo passivo e il lavoro su turni. Anche alcuni fattori alimentari, come il consumo di zuccheri, frattaglie, alimenti fritti, carni lavorate e prodotti ittici, sono risultati associati a variazioni sfavorevoli del parametro. Al contrario, il consumo di cereali misti e la pratica di attività fisica sono risultati associati a valori più bassi di mAA. In una parte dei partecipanti seguiti nel tempo, l’aumento dell’attività fisica e la riduzione del consumo di alimenti fritti sono risultati associati a cambiamenti più favorevoli dell’età metabolica. Questi dati rafforzano l’interesse per lo studio delle relazioni tra metabolismo e stili di vita, ma non consentono di attribuire con certezza un rapporto di causa-effetto ai singoli comportamenti.
Oltre all’accelerazione dell’età metabolica, gli studiosi hanno sviluppato un secondo parametro, denominato age deviation, o deviazione dell’età, pensato per approfondire la valutazione del rischio nelle persone con patologie. L’indicatore si basa su un modello metabolico collegato alla mortalità e permette di stimare quanto il profilo di rischio di una persona si discosti da quello atteso in relazione all’età. Un valore positivo segnala un rischio superiore rispetto a quello previsto per una persona della stessa età. Nella coorte clinica, la deviazione dell’età è risultata più elevata nei soggetti con condizioni di salute meno favorevoli, una maggiore complessità clinica e più malattie concomitanti. Il parametro potrebbe quindi contribuire a descrivere differenze di rischio che non emergono considerando esclusivamente gli anni anagrafici. Un dato interessante riguarda le persone con ipertensione. Tra coloro che presentavano questa condizione all’inizio dello studio, il raggiungimento di valori pressori inferiori a 140/90 mmHg entro il 2023 è risultato associato a una variazione più favorevole della deviazione dell’età. Anche in questo caso, il risultato non dimostra un rapporto causale diretto, ma suggerisce una possibile relazione tra andamento delle condizioni cliniche e profilo metabolico.
I risultati aprono nuove prospettive per la ricerca sull’invecchiamento e sulla prevenzione delle malattie croniche. In futuro, strumenti di questo tipo potrebbero contribuire al monitoraggio della salute e all’identificazione precoce di profili associati a un rischio maggiore, integrando le informazioni ricavate dagli esami tradizionali e dalla valutazione clinica. L’interesse degli orologi metabolici risiede proprio nella possibilità di individuare differenze tra persone della stessa età anagrafica. Se ulteriormente validati, potrebbero aiutare a comprendere meglio come cambiano nel tempo le caratteristiche biologiche individuali e come queste si associano all’insorgenza delle malattie. La ricerca presenta, tuttavia, alcuni limiti. La popolazione studiata è costituita da partecipanti reclutati in Cina: sarà quindi necessario verificare se i risultati siano applicabili anche ad altre popolazioni. Inoltre, le misurazioni metaboliche ripetute nel tempo sono disponibili soltanto per una parte dei partecipanti e saranno necessari ulteriori approfondimenti per comprendere i meccanismi biologici alla base delle associazioni osservate. Prima di considerare questi modelli strumenti clinici di routine, serviranno quindi ulteriori studi di validazione, per stabilire quanto siano affidabili nella previsione del rischio e quale valore aggiunto possano offrire rispetto agli strumenti già disponibili.
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