Искусственный интеллект (ИИ) оказывается ценным инструментом для поиска лекарств. Недавно ученые использовали искусственный интеллект для выявления трех новых перспективных лекарственных препаратов для замедления старения и профилактики возрастных заболеваний. Этот инновационный подход способен ускорить процесс исследований, снизить затраты и изменить подход к проведению медицинских исследований.
Искусственный интеллект преобразует многие области, и медицинские исследования не являются исключением. ИИ открывает беспрецедентные возможности для ускорения поиска лекарств, снижения затрат и открытия новых способов борьбы с болезнями. В этой связи в недавнем исследовании искусственный интеллект был использован для выявления перспективных кандидатов в гератолитические препараты для замедления старения и профилактики возрастных заболеваний.
Исследование, проведенное международной группой ученых, использовало машинное обучение для прогнозирования потенциальной эффективности тысяч молекул, что позволило сократить время и затраты, связанные с традиционными лабораторными исследованиями.
Исследование, проведенное международной группой ученых, использовало машинное обучение для прогнозирования потенциальной эффективности тысяч молекул, что позволило сократить время и затраты, связанные с традиционными лабораторными исследованиями.
Сенильные клетки — мишень для антивозрастных препаратов
Антивозрастные препараты относятся к классу средств, направленных против стареющих клеток (клеток, метаболически активных, но утративших способность к делению и размножению). Сенильные клетки, часто называемые «клетками-зомби», играют сложную роль в нашем организме. С одной стороны, клеточное старение — это естественный защитный механизм организма. Когда клетки получают повреждения ДНК, например, в результате воздействия ультрафиолетового излучения или химических веществ, они переходят в состояние сенисценции. Это означает, что деление клеток прекращается, что предотвращает распространение поврежденной ДНК на другие клетки путем клеточного деления.
Антивозрастные препараты относятся к классу средств, направленных против стареющих клеток (клеток, метаболически активных, но утративших способность к делению и размножению). Сенильные клетки, часто называемые «клетками-зомби», играют сложную роль в нашем организме. С одной стороны, клеточное старение — это естественный защитный механизм организма. Когда клетки получают повреждения ДНК, например, в результате воздействия ультрафиолетового излучения или химических веществ, они переходят в состояние сенисценции. Это означает, что деление клеток прекращается, что предотвращает распространение поврежденной ДНК на другие клетки путем клеточного деления.
Однако стареющие клетки могут оказывать и негативное влияние на организм. Действительно, несмотря на прекращение деления, эти клетки остаются активными и выделяют смесь воспалительных белков, известную как senescence-associated secreted phenotype (SASP). Этот белковый коктейль вызывает воспаление, которое повреждает соседние клетки и способствует возникновению и прогрессированию различных заболеваний. Со временем количество стареющих клеток в нашем организме увеличивается из-за постоянного воздействия различных стрессовых факторов окружающей среды и биологических факторов. Накопление стареющих клеток связано с рядом возрастных заболеваний, таких как диабет 2-го типа, фиброз легких, остеоартрит и рак. Поэтому препараты, разрушающие сенесцентные клетки, могут помочь в профилактике или лечении этих заболеваний и проложить путь к новым терапевтическим стратегиям.
Искусственный интеллект для выявления новых кандидатов в лекарственные препараты
В статье, опубликованной в журнале The Conversation, исследователи объясняют, что для выявления новых лекарственных кандидатов они обучили модели машинного обучения, которые различали известные ингибиторы старения и нестареющие ингибиторы. Затем эти модели были использованы для предсказания того, могут ли неизвестные молекулы также быть антивозрастными агентами; всего за пять минут ИИ выявил 21 молекулу с высокой вероятностью антивозрастной активности.
Три из 21 идентифицированного соединения (перипроцин, олеандрин и гинкгетин) продемонстрировали способность разрушать стареющие клетки, сохраняя при этом большинство нормальных клеток. Эти новые антивозрастные вещества были протестированы более детально, чтобы понять, как они действуют в организме. В частности, было установлено, что Олеандрин более эффективен, чем самые известные антивозрастные препараты этого класса.
Три из 21 идентифицированного соединения (перипроцин, олеандрин и гинкгетин) продемонстрировали способность разрушать стареющие клетки, сохраняя при этом большинство нормальных клеток. Эти новые антивозрастные вещества были протестированы более детально, чтобы понять, как они действуют в организме. В частности, было установлено, что Олеандрин более эффективен, чем самые известные антивозрастные препараты этого класса.
Навстречу новой эре в медицинских исследованиях
Такой междисциплинарный подход, объединяющий ученых, изучающих данные, химиков и биологов, имеет большой потенциал. Специалисты по изучению данных играют ключевую роль в разработке и обучении моделей машинного обучения, используемых для выявления молекул-кандидатов. Их опыт в манипулировании и анализе больших объемов данных помогает ИИ делать точные прогнозы
При наличии достаточного количества высококачественных данных модели ИИ способны значительно ускорить процесс создания лекарственных препаратов; ИИ может быстро анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности, которые обычно трудно обнаружить.
Это может помочь ускорить работу химиков и биологов, особенно тех, кто пытается найти лекарства и методы лечения заболеваний, для которых пока нет решений.
Три кандидата в антивозрастные агенты, выявленные с помощью этого подхода, в настоящее время проходят испытания в легочной ткани человека.
Эти испытания являются важным шагом на пути к определению эффективности этих препаратов в реальных условиях и пониманию того, как они действуют в организме. Исследователи надеются опубликовать очередные результаты в течение двух лет.
Источник: new-science.ru
