Utilizando la enorme base de datos del Proyecto Fenotipo Humano, investigadores del Instituto Weizmann pretenden predecir las enfermedades antes de que se manifiesten, con la esperanza de retrasarlas o incluso prevenirlas.
Antes de una reunión importante o cuando hay que tomar una decisión trascendental, solemos repasar mentalmente varios escenarios antes de decidir cuál es la mejor opción. Pero cuando se trata de nuestra salud, ya sea elegir un tratamiento para una dolencia o incluso seleccionar una dieta, es mucho más difícil predecir cómo afectará cada opción a nuestro organismo y si nos conviene personalmente.
Recientemente, investigadores del laboratorio del profesor Eran Segal en el Instituto Weizmann de Ciencias han aprovechado la inteligencia artificial para crear un “gemelo digital” personalizado que les permite detectar el riesgo de desarrollar enfermedades, iniciar tratamientos preventivos e incluso realizar simulaciones para predecir qué tratamiento será más eficaz. Este nuevo avance, detallado en Nature Medicine, ha sido posible gracias al Proyecto Fenotipo Humano, en el que los científicos que participan en la iniciativa, junto con colegas de todo el mundo, han recopilado información médica exhaustiva y detallada de más de 13 000 personas.
El Proyecto Fenotipo Humano
Antes de que se lanzara el Proyecto Genoma Humano en 1990 para explorar la cuestión fundamental de qué nos hace ser quienes somos, la ciencia solo conocía una pequeña parte de los genes humanos. El proyecto condujo a la identificación de decenas de miles de genes que determinan nuestros rasgos y reveló la base genética de numerosas enfermedades. Sin embargo, hoy en día está claro que los genes por sí solos solo proporcionan una visión parcial. Muchas de las características que nos definen y las enfermedades que nos amenazan están relacionadas con factores ambientales, la comunidad de microorganismos que residen en nuestro cuerpo (nuestro microbioma), el proceso de envejecimiento y otros factores.
En un esfuerzo por obtener una visión más amplia, Segal, del Departamento de Informática y Matemáticas Aplicadas de Weizmann, puso en marcha en 2018 el Proyecto Fenotipo Humano. Este proyecto realiza un seguimiento de miles de participantes que se someten a exhaustivas evaluaciones y pruebas médicas cada dos años durante un periodo de 25 años.
Las evaluaciones abarcan 17 sistemas corporales diferentes e incluyen una amplia gama de pruebas, como mediciones corporales, registros nutricionales, ecografías, pruebas de densidad mineral ósea, grabaciones de voz, pruebas de sueño en el hogar, monitorización continua de la glucosa durante períodos de dos semanas, secuenciación genética, análisis de proteínas celulares y análisis del microbioma de muestras del intestino, la vagina y la cavidad bucal.
“Esta investigación ha dado lugar a la creación de una base de datos avanzada que no solo es extensa, sino que también representa la colección de datos humanos más completa que existe en la actualidad”. afirma Segal. “Creemos que los datos que hemos recopilado tendrán un profundo impacto en el campo de la medicina”.
¿Cuál es tu edad biológica?
La medicina moderna se basa en gran medida en la realización de pruebas y la comparación de los resultados con los rangos medios para la edad y el sexo de una persona. Sin embargo, el estado de salud subyacente y el proceso de envejecimiento varían considerablemente entre los individuos.
Un equipo de investigación dirigido por los doctores Lee Reicher y Smadar Shilo, del laboratorio de Segal, ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que estudia los cambios fisiológicos típicos que se producen a lo largo de la vida de una persona en 17 sistemas del cuerpo humano y aprende a identificar las desviaciones de los patrones esperados. El modelo se basa en una plataforma desarrollada por Pheno.AI, una empresa especializada en investigación de IA para la atención sanitaria.
“El modelo asigna puntuaciones a cada sistema corporal y compara estos valores con los valores esperados para la edad cronológica, el sexo y el índice de masa corporal del participante”, explica Segal. “Basándose en la desviación de estos valores previstos, el modelo determina la edad biológica del participante. Cuanto mayor es la edad aparente de un sistema corporal, mayor es el riesgo de enfermedades asociadas. Por ejemplo, mediante el seguimiento de los niveles de glucosa de los participantes, determinamos la tasa normativa de aumento del azúcar en sangre para hombres y mujeres a lo largo de los años. Nuestro modelo detecta cualquier desviación de este patrón y, por lo tanto, identifica con éxito la prediabetes en el 40 % de las personas que fueron clasificadas como sanas por los métodos de prueba convencionales”.
Aplicaciones del gemelo digital y la edad biológica
El estudio de la edad biológica ha revelado diferencias significativas entre los sexos. “Mientras que la edad biológica de los hombres aumenta de forma relativamente lineal, observamos una aceleración del envejecimiento biológico de las mujeres durante su quinta década de vida”, señala Segal. “La menopausia es un acontecimiento crucial en muchos aspectos médicos y parece restablecer el reloj biológico. Por ejemplo, hemos descubierto que la disminución de la densidad ósea está más correlacionada con el tiempo transcurrido desde el inicio de la menopausia que con la edad cronológica. Además, nuestras mediciones permiten detectar el inicio de la menopausia de forma precoz, lo que permite planificar el tratamiento hormonal en consecuencia”.
El Proyecto Fenotipo Humano también ha descubierto nuevas vías para el diagnóstico precoz de multitud de afecciones médicas, como el cáncer de mama, la enfermedad inflamatoria intestinal y la endometriosis. Esto se debe a que estas afecciones se caracterizan por un cambio en la composición del microbioma del paciente, y este cambio actúa como una «firma» única e identificable.
El Proyecto Fenotipo Humano permite avanzar en medicina de precisión
Sin embargo, la promesa más significativa del Proyecto Fenotipo Humano reside en su potencial para avanzar en la medicina personalizada o de precisión. Los investigadores pretenden lograrlo mediante un modelo informático unificado que integrará toda la información recopilada de cada participante en el proyecto, creando un gemelo digital de esa persona. Este modelo, actualmente en desarrollo en un proyecto dirigido por el estudiante de doctorado Guy Lutsker, predecirá qué eventos médicos es probable que experimente el participante en el futuro y cuál es la mejor manera de prevenirlos.
Para entrenar el modelo, los científicos le permiten estudiar los historiales médicos de cada participante y luego le piden que haga predicciones menores. Cada vez se omite un dato específico y el modelo tiene la tarea de predecirlo basándose en los datos existentes. Este entrenamiento ayuda a crear un modelo de IA generativa que puede predecir eventos médicos y que, en el futuro, se espera que construya una «trayectoria de salud» personalizada completa que describa el estado de salud futuro de una persona con años de antelación.
El equipo de investigación ya ha desarrollado un modelo que, mediante el análisis de los niveles de glucosa de los participantes, ha logrado predecir sus niveles futuros de glucosa y qué personas prediabéticas corren el mayor riesgo de desarrollar diabetes en los próximos dos años. Estas predicciones ayudan a prevenir la enfermedad o a retrasarla en una fase temprana. Además, los investigadores ya están utilizando el gemelo digital para comprobar qué cambios en la dieta o qué medicamentos serían más beneficiosos para cada participante. En el futuro, se espera que el modelo abarque toda la información de la base de datos, lo que le permitirá predecir una amplia gama de eventos médicos.
Artículo científico
Reicher, L., Shilo, S., Godneva, A. et al. Deep phenotyping of health–disease continuum in the Human Phenotype Project. Nat Med.2025. https://doi.org/10.1038/s41591-025-03790-9
Información sobre el Proyecto Fenotipado Humano:
https://humanphenotypeproject.org/home
