Un estudio con más de 11.000 transcriptomas de ratones, ratas, macacos y humanos muestra que la actividad génica puede ayudar a medir la edad biológica y el envejecimiento molecular. Relojes transcriptómicos basados en la expresión de los genes revelan procesos asociados al envejecimiento, como inflamación, senescencia y cambios en la función mitocondrial.
La edad que marca el calendario no siempre refleja cómo se encuentran nuestros tejidos o nuestras células. Como resultado, dos personas de la misma edad pueden presentar diferencias importantes en su estado de salud.
Desde hace unos años diferentes equipos de investigación se han puesto como objetivo desarrollar relojes moleculares para intentar estimar cómo de bien envejece una persona. Muchos de estos relojes, que analizan señales biológicas asociadas al envejecimiento, se han basado en marcas epigenéticas, como la metilación del ADN. Estas herramientas han sido útiles para hacer una estimación de la edad biológica y el riesgo de mortalidad. Sin embargo, tienen una limitación importante: es difícil interpretar qué procesos biológicos hay detrás del resultado.
Los relojes basados en transcriptómica podrían representar una vía complementaria para estimar el envejecimiento. Al analizar la actividad de genes concretos, pueden conectar la estimación de edad biológica con rutas celulares reconocibles, como la inflamación, la función mitocondrial o la senescencia celular .
Con esta perspectiva, un equipo de investigadores dirigidos por Vadim Gladyshev ha desarrollado unos relojes transcriptómicos capaces de estimar la edad molecular y predecir mortalidad en distintos tejidos y especies de mamíferos. El estudio muestra genes y procesos moleculares relacionados con envejecimiento y revela que parte de las señales del envejecimiento se conservan entre especies.
La actividad génica revela cómo envejecen los tejidos
Los investigadores analizaron más de 11.000 transcriptomas procedentes de más de 25 tejidos de ratones, ratas, macacos y humanos. En roedores, incluyeron muestras de animales sometidos a intervenciones farmacológicas, dietéticas, genéticas y ambientales, con efectos diferentes sobre la longevidad.
A partir de los datos recopilados, los investigadores desarrollaron varios relojes moleculares basados en la actividad de los genes. Algunos estaban diseñados para estimar la edad cronológica de las muestras. Otros iban un paso más allá y buscaban medir la edad molecular teniendo en cuenta la esperanza de vida esperada o el riesgo de mortalidad.
Los relojes de mortalidad fueron especialmente informativos. En roedores, permitieron diferenciar entre modelos asociados a una vida más corta y modelos relacionados con una vida más larga. Es decir, no solo detectaban señales de envejecimiento, sino también cambios vinculados a la longevidad.
En humanos, algunos modelos aplicados a muestras de sangre predijeron el tiempo hasta la muerte con una precisión similar a la de relojes epigenéticos avanzados, basados en la metilación del ADN.
El análisis también identificó genes y rutas biológicas asociados de forma repetida al envejecimiento. Por ejemplo, entre los cambios más consistentes detectaron un aumento de señales de inflamación, respuesta inmune, apoptosis y senescencia, además de cambios en el metabolismo, la función mitocondrial, la organización de la matriz extracelular y la organización de la cromatina. En particular, genes como Gpnmb, Cdkn1a y Lgals3 destacaron como marcadores conservados de mortalidad y enfermedades crónicas en distintos tejidos y especies.
El equipo también evaluó diferentes modelos de enfermedad. Primero lo hizo en modelos animales y, después, en datos humanos. En este último caso, los relojes detectaron una aceleración de la edad transcriptómica en tejidos de pacientes con enfermedad de Crohn, colitis ulcerosa, enfermedad renal crónica, insuficiencia cardiaca o enfermedad de Alzheimer, tras ajustar por edad y sexo. Además, al trabajar con datos proteómicos del biobanco de Reino Unido, las proteínas GPNMB, CDKN1A y LGALS3 se asociaron con mortalidad por cualquier causa y con diversas enfermedades y factores de riesgo .
Aplicaciones de los relojes transcriptómicos
La principal utilidad de los relojes transcriptómicos es ofrecer una lectura molecular del estado de los tejidos. Esta información puede ayudar a estudiar qué procesos cambian con la edad y cómo se modifican en enfermedades crónicas o si determinadas intervenciones en modelos animales producen señales compatibles con mayor o menor riesgo de mortalidad.
Una ventaja de estos relojes es que ayudan a entender qué hay detrás de la predicción. Al basarse en la actividad de los genes, no solo indican si un tejido muestra señales de envejecimiento, sino también qué procesos celulares parecen estar implicados. En el estudio, estas señales se agrupan en bloques relacionados con la inflamación, la función de las mitocondrias, el metabolismo, la organización de la cromatina o la matriz extracelular. Así, los investigadores pueden ver qué procesos tienen más peso en la edad molecular de cada muestra.
No obstante, los resultados deben interpretarse con prudencia. Como señala João Pedro de Magalhães en un artículo que acompaña al estudio, muchas firmas transcriptómicas son correlativas. Esto implica que todavía no está claro si impulsan el envejecimiento, si son consecuencia del daño acumulado o si se producen como una respuesta compensatoria de las células.
Los resultados del estudio tampoco implican que estos relojes puedan utilizarse ya como prueba clínica individual para estimar la esperanza de vida de una persona.
De momento el principal valor del trabajo está en proporcionar una herramienta para investigar el envejecimiento con mayor resolución biológica. Si se valida en más cohortes y contextos, este tipo de reloj molecular podría contribuir al diseño de estudios sobre longevidad y enfermedades asociadas a la edad.
Para facilitar el uso de estos relojes en nuevos estudios, los investigadores han creado TACO, una plataforma web que permite aplicar los modelos transcriptómicos y visualizar diferencias de edad molecular entre muestras.
Artículo científico
Tyshkovskiy, A., Kholdina, D., Davitadze, M. et al. Universal transcriptomic hallmarks of mammalian ageing and mortality. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10542-3
Otras fuentes
de Magalhães. Gene expression reveals mortality risk and age. Nature. 2026. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-026-01326-w
