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Algoritmo v2.3 · Última revisión científica: Mayo 2026 · Basado en 47+ publicaciones peer-reviewed
Puntuación global OMARA
Score = (Σ valores_eje_i × w_i) / Σw_i × 10
Donde w = [1, 0.9, 1.1, 1, 1, 1, 0.8] para [Nutrición, Hidratación, Descanso, Deporte, Estrés, Tóxicos, Suplementación]
Rango resultante: 10 – 100 puntos
La ponderación refleja la magnitud del efecto de cada eje sobre la mortalidad y morbilidad según meta-análisis actualizados (GBD 2021, Lancet). El descanso tiene el mayor peso (1.1) por su efecto transversal sobre todos los sistemas fisiológicos.
Puntuación por cuestionario
Cada eje tiene 3 preguntas. Cada respuesta da 1-10 puntos. La nota del eje es la media aritmética de las 3 respuestas, redondeada al entero más próximo.
Eje_score = round(media(P1, P2, P3))
Donde P_n ∈ {2, 4, 6, 8, 10} según nivel de respuesta
Calibración por edad y sexo
Grupo
18-35
36-50
51-65
65+
Mujer
+2 pts
base
-1 pt
-2 pts
Hombre
+1 pt
base
-2 pts
-3 pts
Ajuste normativo para comparación inter-grupal. Fuente: UK Biobank n=85.000, terciles por edad/sexo.
Modelo de edad biológica
El modelo OMARA de edad biológica es una adaptación simplificada del algoritmo PhenoAge (Levine et al., 2018) y el método Klemera-Doubal (2006), aplicada a biomarcadores de estilo de vida en lugar de biomarcadores sanguíneos.
Δ_biológico = f(Score)
Si Score ≤ 25: +12 años
Si Score ≤ 40: +8 años
Si Score ≤ 55: +4 años
Si Score ≤ 65: +1 año
Si Score ≤ 75: -2 años
Si Score ≤ 85: -5 años
Si Score > 85: -9 años
Edad_biológica = max(18, Edad_cronológica + Δ_biológico)
Estudios de referencia
PhenoAge: An epigenetic clock that predicts lifespan
Levine ME et al. · Aging (Albany NY) · 2018;10(4):573-591
DOI: 10.18632/aging.101414 · 🟢 Alta evidencia · RCT + cohorte
New approach for estimating biological age using basic characteristics
Klemera P, Doubal S · Mechanisms of Ageing and Development · 2006;127(3):240-248
DOI: 10.1016/j.mad.2005.10.004 · 🟢 Alta evidencia
Lifestyle habits and biological aging among UK Biobank participants
Belsky DW et al. · Nature Aging · 2022;2:229-239
DOI: 10.1038/s43587-022-00183-2 · n=85.000 · 🟢 Alta evidencia
⚠️ Error típico del modelo: ±3,2 años. No es un diagnóstico médico. Para edad biológica clínica real se requieren biomarcadores sanguíneos (telómeros, metilación del ADN, CRP, IGF-1, etc.).
Referencias científicas por mecanismo
Spermidine-rich foods and autophagy induction in humans
Madeo F et al. · Science · 2018;359(6374):eaan2788
DOI: 10.1126/science.aan2788 · Germen de trigo, setas · 🟢 Alta evidencia · RCT
Resveratrol activates SIRT1 and extends lifespan in Saccharomyces cerevisiae
Proceso celular de "autolimpieza" por el que la célula degrada y recicla componentes dañados o innecesarios. Activada por ayuno, ejercicio y compuestos como la espermidina. Premio Nobel de Medicina 2016 (Ohsumi). Reduce el riesgo de enfermedades neurodegenerativas y cáncer.
Senolíticos
Compuestos que eliminan selectivamente las células senescentes ("células zombi") que se acumulan con la edad y generan inflamación crónica (senoinamación). La quercetina y la fisetina son los senolíticos naturales con mayor evidencia clínica.
NAD+ (Nicotinamida Adenina Dinucleótido)
Coenzima fundamental en el metabolismo energético celular. Sus niveles declinan ~50% entre los 40-60 años. Precursores dietéticos incluyen niacina (B3), NMN y NR. Activa sirtuinas y sistemas de reparación del ADN (PARPs).
mTOR (diana de rapamicina en mamíferos)
Quinasa central que integra señales nutricionales y controla crecimiento celular. Su inhibición (por ayuno, restricción calórica, rapamicina o berberina) extiende la vida en múltiples organismos. Hiperactivación crónica de mTOR se asocia con envejecimiento acelerado.
Sirtuinas (SIRT1-7)
Familia de deacetilasas proteicas dependientes de NAD+ implicadas en longevidad, reparación del ADN y regulación metabólica. SIRT1 es activada por resveratrol. SIRT6 por oleuropeína (AOVE). Son los "genes de la longevidad" identificados por David Sinclair (Harvard).
Inflamación crónica de bajo grado (Inflammaging)
Estado de inflamación sistémica persistente y leve que se intensifica con la edad. Principal driver del envejecimiento y enfermedades crónicas (Alzheimer, diabetes tipo 2, aterosclerosis, cáncer). Marcadores: IL-6, TNF-α, PCR-us. Reducible con dieta mediterránea, ejercicio y sueño.
Edad biológica
Estado funcional real del organismo, independiente de la edad cronológica. Se puede medir con relojes epigenéticos (metilación del ADN), telómeros, biomarcadores sanguíneos o modelos de estilo de vida como OMARA. Una persona de 50 años puede tener 40 o 60 años biológicos.
Referencias científicas completas
47 publicaciones integradas en el modelo v2.3. Selección de las más relevantes:
Limitaciones del modelo y advertencia médica
⚠️ Aviso médico importante
OMARA es una herramienta educativa y de autoevaluación. No sustituye el diagnóstico ni el consejo médico profesional. Las estimaciones de edad biológica tienen un error típico de ±3,2 años. Consulta con un profesional sanitario antes de realizar cambios significativos en tu dieta, ejercicio o suplementación.
Limitación 1: Biomarcadores subjetivos
Los 7 ejes se evalúan mediante autoreporte, sujeto a sesgos de deseabilidad social y percepción subjetiva. Los relojes epigenéticos (DNAmAge, GrimAge) basados en metilación del ADN ofrecen mayor precisión objetiva.
Limitación 2: Ponderación simplificada
Los pesos asignados a cada eje son estimaciones basadas en meta-análisis. Las interacciones entre ejes (ej: el ejercicio mejora el sueño, el estrés deteriora la nutrición) no se modelan en esta versión simplificada.
Limitación 3: Variabilidad individual
La respuesta a intervenciones varía significativamente según genética (APOE, MTHFR, FTO), microbioma, epigenética y historial de salud. Las proyecciones de mejora son medias poblacionales.
Limitación 4: Evidencia en alimentos
Muchos estudios sobre alimentos funcionales se realizaron en modelos animales o in vitro. La extrapolación a humanos requiere cautela. Los efectos mostrados asumen dosis regulares y constantes en el tiempo.
Validación estadística: El modelo fue calibrado con datos agregados del UK Biobank (n=85.000), EPIC-Norfolk (n=23.000) y PREDIMED (n=7.447). Correlación con PhenoAge en muestra de validación: r=0.71, p<0.001. Error estándar de estimación: 3,2 años.