Исследователи использовали искусственный интеллект, чтобы с его помощью определить три химических соединения, которые позволяют бороться со старением. Такой подход может стать новым способом разработки эффективных лекарств от сложных заболеваний.
Старение клеток
Наше тело растет и восстанавливается благодаря процессу клеточного деления. Клеточное старение - процесс, в результате которого клетки перестают делиться, но накапливаются в теле, вызывая повреждения тканей и старение всей системы.
Обычно, стареющие клетки удаляются из тела иммунной системой. Но с возрастом и сама иммунная система становится менее эффективной при убирании таких клеток. Увеличение стареющих клеток приводит не просто к старению человека. Оно также вызывает болезни, такие как рак или болезнь Альцгеймера, приводит к ухудшению зрения и ограничению подвижности.
Учитывая все это, ученые пытаются разрабатывать препараты, которые бы эффективно удаляли стареющие клетки из тела, либо стимулировали иммунную систему делать это. Такие препараты называются сенолитиками.
Поиск безопасных сенолитиов
Одна из проблем, сенолитиков заключается в том, что они часто токсичны и по отношению к здоровым клеткам. В такой ситуации лекарство оказывается хуже самой болезни. Тем не менее, ученые из Эдинбургского университета в Шотландии попытались разработать безопасные сенолитики с помощью искусственного интеллекта. Они разработали модель машинного обучения, натасканную обнаруживать ключевые особенности химикатов с сенолитическими свойствами.
Учебные данные были получены из многочисленных источников, включая научные работы и коммерческие патенты. Их объединили с комплексами двух существующих химических библиотек, которые содержат широкий спектр препаратов, одобренных FDA или находящихся на стадии клинических испытаний.
Полный набор данных содержал 2523 комплекса и включал комплексы и с сенолитическими, и с не-сенолитическими свойствами. Затем алгоритм самостоятельно проанализировал более 4 тыс. химикатов, выделив из них 21 потенциального кандидата.
Проверяя этих кандидатов, исследователи обнаружили, что три химиката – ginkgetin (гинкгетин), periplocin (периплоцин) и oleandrin (олеандрин) реально удаляют из организма стареющие клетки, не вредя здоровым. Самым эффективным оказался олеандрин.
Но самое поразительное - все три вещества содержатся в растительных лекарственных средствах из традиционной медицины.
Искусственный интеллект и народные средства
Парадоксальным образом исследование, проведенное с помощью искусственного интеллекта, выявило эффективность средств, которые годами применялись в традиционной медицине.
Олеандрин получают из олеандра (лат. Nerium). Вещество позволяет лечить сердечную недостаточность и определенные сбои в сердечном ритме. Исследования показали, что олеандрин также работает как противораковый, противовоспалительный, анти-ВИЧ и антибактериальный препарат, а также обладает антиокислительными свойствами.
Стоит упомянуть, что олеандрин может быть очень токсичен при превышении терапевтических доз, и эта потенциальная опасность препятствует его клиническому применению.
Гинкгетин извлекают из растения гинкго (лат. Ginkgo). Это очень древнее дерево, которое ученые относят к живым ископаемым или реликтам. Китайская народная медицина использует экстракт из сушеных листьев дерева гинкго тысячелетиями. Как и олеандрин, гинкгетин показал противораковые, противовоспалительные, антибактериальные, антиокислительные и нейропротекторные свойства.
Периплоцин получают из коры корня обвойника (лат. Periploca sepium). Это неприхотливая лиана, которую также называют китайской шелковой виноградной лозой. Исследования показали, что вещество может улучшать сердечную функцию, а также блокировать рост клеток и вызывать гибель раковых клеток.
По словам ученых, эти вещества демонстрируют эффект лучший, чем сенолитики из предыдущих исследований. Но, что еще важнее, основанный на машинном обучении способ поиска оказался чрезвычайно эффективным.
Будущее разработки лекарств
По словам ученых, искусственный интеллект открывает новые возможности для поиска новых медицинских препаратов, особенно для сложных болезней.
“Это исследование демонстрирует, что ИИ может быть невероятно эффективным, помогает нам опознать новых кандидатов для препаратов, особенно на ранних стадиях разработки лекарства и для болезней со сложной биологией”, - говорит Диего Ойярсун, один из авторов исследования
Кроме того, такой такой подход более рентабелен, чем стандартные методы проверки препаратов.
“Эта работа была стала результатом интенсивного сотрудничества между аналитиками данных, химиками и биологами. Используя преимущества этого междисциплинарного объединения, мы смогли построить прочные модели и сократить затраты”, - говорит Ванесса Смер-Баррето, одна из авторов исследования.
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
