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Los estudios realizados en levadura, gusanos, moscas, monos, e incluso seres humanos parecen demostrar que la restricción de calorías es una de las pocas maneras seguras para combatir los efectos del envejecimiento. Pero, ¿quién quiere realmente deliciosas comidas por longevidad?
Keren Yizhak está por demostrar que puede haber una manera más agradable de alcanzar la longevidad sin una hambruna perpetua.
Trabajando en el laboratorio de biología computacional del Prof. Eytan Ruppin de la Facultad de Ciencias de la Computación Blavatnik de la Universidad de Tel Aviv, Yizhak y sus colegas de la Universidad de Bar-Ilan desarrollaron un algoritmo informático que predice que los genes pueden ser "apagados" para crear el mismo efecto que la restricción calórica en el envejecimiento.
Sus resultados fueron publicados en la revista Nature Communications, y algún día podría conducir al desarrollo de nuevos fármacos para desacelerar o detener el proceso de envejecimiento.
"La mayoría de los algoritmos tratan de encontrar medicamentos que destruyen las células para tratar el cáncer o las infecciones bacterianas", explicó Yizhak. "Este algoritmo es el primero en nuestro campo en busca de objetivos farmacológicos para no matar células, sino para transformarlas de un estado de enfermedad en uno sano."
El algoritmo ella llama "algoritmo de transformación metabólica", o MTA, puede dar información sobre cualquiera de los dos estados metabólicos y predecir los cambios ambientales o genéticos requeridos para pasar de un estado a otro.
Dado que MTA ofrece una visión sistémica del metabolismo celular, puede también arrojar luz sobre cómo la identificación de genes contribuye a los cambios en la expresión genética. En el caso de GRE3 y ADH2, MTA mostró que apagar los genes aumenta los niveles de estrés oxidativo en la levadura. Esta tensión inducida puede ser similar a la tensión producida por la restricción calórica.
Ella también teoriza que la MTA se podría aplicar a la búsqueda de medicinas para enfermedades en las que el metabolismo juega un papel importante, incluyendo la obesidad, la diabetes, los trastornos neurodegenerativos y algunos tipos de cáncer.
Fuente: Aurora Digital
Keren Yizhak está por demostrar que puede haber una manera más agradable de alcanzar la longevidad sin una hambruna perpetua.
Trabajando en el laboratorio de biología computacional del Prof. Eytan Ruppin de la Facultad de Ciencias de la Computación Blavatnik de la Universidad de Tel Aviv, Yizhak y sus colegas de la Universidad de Bar-Ilan desarrollaron un algoritmo informático que predice que los genes pueden ser "apagados" para crear el mismo efecto que la restricción calórica en el envejecimiento.
Sus resultados fueron publicados en la revista Nature Communications, y algún día podría conducir al desarrollo de nuevos fármacos para desacelerar o detener el proceso de envejecimiento.
"La mayoría de los algoritmos tratan de encontrar medicamentos que destruyen las células para tratar el cáncer o las infecciones bacterianas", explicó Yizhak. "Este algoritmo es el primero en nuestro campo en busca de objetivos farmacológicos para no matar células, sino para transformarlas de un estado de enfermedad en uno sano."
El algoritmo ella llama "algoritmo de transformación metabólica", o MTA, puede dar información sobre cualquiera de los dos estados metabólicos y predecir los cambios ambientales o genéticos requeridos para pasar de un estado a otro.
Dado que MTA ofrece una visión sistémica del metabolismo celular, puede también arrojar luz sobre cómo la identificación de genes contribuye a los cambios en la expresión genética. En el caso de GRE3 y ADH2, MTA mostró que apagar los genes aumenta los niveles de estrés oxidativo en la levadura. Esta tensión inducida puede ser similar a la tensión producida por la restricción calórica.
Ella también teoriza que la MTA se podría aplicar a la búsqueda de medicinas para enfermedades en las que el metabolismo juega un papel importante, incluyendo la obesidad, la diabetes, los trastornos neurodegenerativos y algunos tipos de cáncer.
Fuente: Aurora Digital
