La ricerca di nuovi farmaci, chiamata "scoperta di farmaci", è un'attività costosa e che richiede tempo. Ma un tipo di intelligenza artificiale chiamato machine learning può accelerare enormemente il processo e svolgere il lavoro a una frazione del prezzo.
I miei colleghi e io abbiamo recentemente utilizzato questa tecnologia per trovare tre candidati promettenti per i farmaci senolitici, farmaci che rallentano l'invecchiamento e prevengono le malattie legate all'età.
I senolitici lavorano uccidendo cellule senescenti. Si tratta di cellule “vive” (metabolicamente attive), ma che non possono più replicarsi, da qui il loro soprannome: cellule zombie.
L'incapacità di replicare non è necessariamente una cosa negativa. Queste cellule hanno subito danni al loro DNA, ad esempio le cellule della pelle danneggiate dai raggi del sole, quindi l'arresto della replicazione impedisce la diffusione del danno.
Ma le cellule senescenti non sono sempre una buona cosa. Secernono a cocktail di proteine infiammatorie che può diffondersi alle cellule vicine. Nel corso della vita, le nostre cellule subiscono una raffica di aggressioni, dai raggi UV all'esposizione a sostanze chimiche, e quindi queste cellule si accumulano. Un numero elevato di cellule senescenti è stato implicato in a gamma di malattie, inclusi diabete di tipo 2, COVID, fibrosi polmonare, artrosi e cancro.
Studi su topi da laboratorio hanno dimostrato che eliminando le cellule senescenti, utilizzando senolitici, può migliorare queste malattie. Questi farmaci possono uccidere le cellule zombi mantenendo in vita le cellule sane.
Art Around 80 senolitici sono noti, ma solo due sono stati testati sugli esseri umani: una combinazione di dasatinib e quercetina. Sarebbe bello trovare più senolitici che possono essere utilizzati in una varietà di malattie, ma ci vogliono dai dieci ai 20 anni e miliardi di dollari perché un farmaco arrivi sul mercato.
Risultati in cinque minuti
I miei colleghi e io, compresi i ricercatori dell'Università di Edimburgo e del Consiglio nazionale delle ricerche spagnolo IBBTEC-CSIC a Santander, in Spagna, volevamo sapere se potevamo addestrare modelli di apprendimento automatico per identificare nuovi farmaci senolitici candidati.
Per fare ciò, abbiamo alimentato i modelli di intelligenza artificiale con esempi noti senolitici e non senolitici. I modelli hanno imparato a distinguere tra i due e potrebbero essere usati per prevedere se anche le molecole che non avevano mai visto prima potessero essere senolitici.
Quando risolviamo un problema di apprendimento automatico, di solito testiamo prima i dati su una gamma di modelli diversi poiché alcuni di essi tendono a funzionare meglio di altri. Per determinare il modello con le migliori prestazioni, all'inizio del processo, separiamo una piccola sezione dei dati di addestramento disponibili e la teniamo nascosta dal modello fino al completamento del processo di addestramento. Quindi utilizziamo questi dati di test per quantificare quanti errori sta commettendo il modello. Vince chi fa meno errori.
Abbiamo determinato il nostro modello migliore e lo abbiamo impostato per fare previsioni. Gli abbiamo dato 4,340 molecole e cinque minuti dopo ha fornito un elenco di risultati.
Il modello AI ha identificato 21 molecole con il punteggio più alto che ha ritenuto avere un'alta probabilità di essere senolitiche. Se avessimo testato le 4,340 molecole originali in laboratorio, ci sarebbero volute almeno alcune settimane di intenso lavoro e 50,000 sterline solo per acquistare i composti, senza contare il costo del macchinario sperimentale e della messa a punto.
Abbiamo quindi testato questi farmaci candidati su due tipi di cellule: sane e senescenti. I risultati hanno mostrato che dei 21 composti, tre (periplocina, oleandrina e ginkgetin) sono stati in grado di eliminare le cellule senescenti, mantenendo in vita la maggior parte delle cellule normali. Questi nuovi senolitici sono stati poi sottoposti a ulteriori test per saperne di più su come funzionano nel corpo.
Esperimenti biologici più dettagliati hanno dimostrato che, tra i tre farmaci, l'oleandrina era più efficace del farmaco senolitico conosciuto con le migliori prestazioni nel suo genere.
Le potenziali ripercussioni di questo approccio interdisciplinare – che coinvolge data scientist, chimici e biologi – sono enormi. Con un numero sufficiente di dati di alta qualità, i modelli di intelligenza artificiale possono accelerare lo straordinario lavoro svolto da chimici e biologi per trovare trattamenti e cure per le malattie, in particolare quelle con bisogni insoddisfatti.
Dopo averli convalidati in cellule senescenti, stiamo ora testando i tre senolitici candidati nel tessuto polmonare umano. Speriamo di riportare i nostri prossimi risultati tra due anni.
Circa l'autore
Vanessa Smer-Barreto, Assegnista di Ricerca, Istituto di Genetica e Medicina Molecolare, L'Università di Edimburgo
Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.
Libri correlati:
Il corpo tiene il punteggio: cervello mente e corpo nella guarigione del trauma
di Bessel van der Kolk
Questo libro esplora le connessioni tra trauma e salute fisica e mentale, offrendo spunti e strategie per la guarigione e il recupero.
Clicca per maggiori informazioni o per ordinare
Respiro: la nuova scienza di un'arte perduta
di Giacomo Nestore
Questo libro esplora la scienza e la pratica della respirazione, offrendo approfondimenti e tecniche per migliorare la salute fisica e mentale.
Clicca per maggiori informazioni o per ordinare
Il paradosso delle piante: i pericoli nascosti negli alimenti "sani" che causano malattie e aumento di peso
di Steven R. Gundry
Questo libro esplora i collegamenti tra dieta, salute e malattia, offrendo spunti e strategie per migliorare la salute e il benessere generale.
Clicca per maggiori informazioni o per ordinare
Il codice di immunità: il nuovo paradigma per la salute reale e l'antietà radicale
di Joel Green
Questo libro offre una nuova prospettiva sulla salute e l'immunità, attingendo ai principi dell'epigenetica e offrendo intuizioni e strategie per ottimizzare la salute e l'invecchiamento.
Clicca per maggiori informazioni o per ordinare
La guida completa al digiuno: guarisci il tuo corpo attraverso il digiuno intermittente, a giorni alterni e prolungato
del dottor Jason Fung e Jimmy Moore
Questo libro esplora la scienza e la pratica del digiuno offrendo spunti e strategie per migliorare la salute e il benessere generale.
