La Covid-19, capaz de poner en jaque a todos los sistemas sanitarios, ha reflejado la necesidad de conocer el riesgo de los pacientes ingresados para mejorar la atención y reducir la curva de fallecidos. La edad se ha relacionado en diferentes estudios como el principal factor de riesgo para un peor desenlace de la enfermedad.
Partiendo de esa premisa, la empresa Deep Longevity, creadora de una calculadora para medir la edad biológica y el ritmo de envejecimiento a través de un análisis de sangre clínico, conocido como BloodAge, aprovechó y adaptó su producto a la situación de pandemia y ajustó los parámetros a los pronósticos de Covid-19 para descubrir el riesgo de mortalidad según el factor de la edad.
Originalmente los relojes creados en 2014 por la empresa estadounidense están pensados para brindar un plan de longevidad personalizados a través de una encuesta o de un análisis de sangre. El análisis de sangre es una concentración plasmática que recoge un mínimo de 30-40 parámetros como la albúmina, lifocitos atípicos, creatina, colesterol, neutrófilos o la urea.
“Nuestros resultados muestran que una medida de edad biológica, derivada de análisis de sangre clínicos agrega poder predictivo a los modelos de supervivencia de Covid-19 a diferencia de la edad cronológica”, explican los investigadores.
Los datos se muestran a través de la aplicación Young.AI donde se recoge las edades biológicas previstas de diferentes tipos de datos para brindar a los pacientes una visión real de su salud, y que suele diferir de la edad cronológica. En el informe también señala los factores y parámetros que afectan a la longevidad, calcula la longevidad del usuario y propone entrenamientos y actividades para mejorar su salud y aumentar sus años de vida.
Aprovechando este sistema la empresa se propuso calcular la verdadera edad biológica de los pacientes que ingresaban por Covid-19 en los hospitales y crear modelos de supervivencia a través del ritmo de envejecimiento. “Nuestros resultados muestran que una medida de edad biológica, derivada de análisis de sangre clínicos agrega poder predictivo a los modelos de supervivencia de Covid-19 a diferencia de la edad cronológica”, explican los investigadores.
El estudio se centró en el vínculo entre los factores de riesgo y la mortalidad hospitalaria creando un modelo de supervivencia descriptivo con 15 características. La edad biológica, medida por el reloj de envejecimiento BloodAge, se asoció con un mayor riesgo de mortalidad en los modelos corregidos por edad cronológica. Los casos letales también mostraron edades biológicas promedio más altas que los casos no letales en todos los grupos de edad, excepto en los pacientes mayores de 80 años.
En la web está disponible la herramienta para que a través de los datos de edad de sangre, el sexo, y los niveles de creatinina, LDH, monocitos o neutrófilos se establezca el riesgo de mortalidad por Covid-19. La idea es que este sistema se introduzca en los hospitales para ayudar en el tratamiento y seguimiento de los pacientes, pero se necesitan más investigaciones para unos resultados más precisos.