Зомби клетките: Скрита заплаха или революция срещу стареенето

Е кип от учени наскоро използвали вид изкуствен интелект, наречен machine learning (машинно обучение), с който намерили три обещаващи кандидати за сенолитични лекарства – такива, които забавят стареенето и предотвратяват заболявания, свързани с възрастта.

Това, което сенолитиците правят е да убиват стареещите клетки. Това са клетки, които са „живи“ (метаболитно активни), но вече не могат да се репликират, откъдето идва и прякорът им "зомби клетки".

AI May Have Found The Most Powerful Anti-Aging Molecule Ever Seen https://t.co/Y4np4qBAI1

— ScienceAlert (@ScienceAlert) July 7, 2023

Невъзможността за репликация не е непременно нещо лошо. Тези клетки са претърпели увреждане на своята ДНК – например кожни клетки, увредени от слънчевите лъчи – така че спирането на репликацията спира разпространението на увреждането.

Но не винаги са и нещо добро. Те отделят смес от възпалителни протеини, които могат да се разпространят в съседни клетки. През целия ни живот заради излагане на UV лъчи, химикали и др. се натрупват такъв вид зомби клетки.

Повишеният брой стареещи клетки са пряко свързани с редица заболявания, включително диабет тип 2, COVID, белодробна фиброза, остеоартрит и рак.

Проучвания върху лабораторни мишки показват, че елиминирането на стареещите клетки с помощта на сенолитици може да подобри такива заболявания, защото тези лекарства да унищожават зомби клетките, като същевременно поддържат здравите клетки живи.

Известни са около 80 сенолитика, но само два са тествани при хора: комбинацията от дазатиниб и кверцетин. Би било чудесно да можем да използваме повече сенолитици, които да могат ни помагат за справянето с различни заболявания, но са необходими между 10 и 20 години, както и милиарди долари, за да може едно лекарство да стигне до пазара.

Interested in learning more about AI and drug discovery? This article based on our recent senolytics and AI paper may be a good place to start:https://t.co/uJKPcv4jqn

— Vanessa Smer-Barreto (@VSmerBarreto) July 6, 2023

Екип от учени от Университета в Единбург и Испанския национален съвет за научни изследвания IBBTEC-CSIC в Сантандер, Испания, искали да разберат дали е възможно да бъде използван вид ИИ за машинно обучение, за да се идентифицират по-бързо и лесно нови сенолитични лекарства.

За да изпробват теорията си захранили ИИ моделите с примери за известни сенолитици и такива, които не са сенолитици. Моделите се научили да правят разлика между двете и вече можели да бъдат използвани, за да предсказват дали молекули, с които не сме запознати, могат да бъдат сенолитици, или не.

Когато се решава даден проблем с машинно обучение, обикновено първо се тестват данните върху набор от различни модели, тъй като някои от тях са склонни да се представят по-добре от други.

За да бъде определен модела с най-добри резултати, в началото на процеса се отделя малка секция от данните за обучение и се държи скрита от модела, докато процесът не приключи.

След това тези данни се използват, за да се определи колко грешки прави моделът. Този, който прави най-малко грешки, печели.

След като екипът определил кой е най-добрият модел го настроили да прави прогнози. Дали му 4340 молекули и пет минути по-късно той предостави списък с резултатите.

Моделът с изкуствен интелект идентифицирал 21 молекули, които показали най-висок резултат и за тях смятал, че имат голяма вероятност да бъдат сенолитици. Ако екипът трябвало да тества 4340 молекули в лабораторията, това щяло да им отнеме поне няколко седмици интензивна работа и £50 000 само за закупуване на нужните съединения, без да се включва цената за експерименталната машина и настройките й.

Researchers at the University of Edinburgh utilized AI technology to identify three compounds with anti-aging properties out of 4,300+ substances! #AIinhealthcare #senolytics #antiaging pic.twitter.com/gYgIIK3XBM

— ExpertAcademy Marketing (@ChatGPTNews_) June 30, 2023

След това тествали тези молекули върху два типа клетки: здрави и стареещи. Резултатите показали, че от 21 съединения, три - периплоцин, олеандрин и гинкетин, са успели да елиминират стареещите клетки, като същевременно поддържали повечето от нормалните клетки живи. След това тези нови сенолитици били подложени на допълнителни тестове, за да стане ясно как работят в тялото.

По-подробните биологични експерименти показали, че от трите лекарства олеандринът е по-ефективен от най-ефективното известното сенолитично лекарство откривано до този момент.

Потенциалните ползи от този интердисциплинарен подход са огромни. Като се вземат предвид достатъчно висококачествените данни, ИИ моделите могат изключително да ускорят работата, която отнема много време на химиците и биолозите.

„След като ги потвърдихме в стареещи клетки, сега тестваме трите кандидат-сенолитика в човешка белодробна тъкан. Надяваме се да докладваме следващите си резултати след две години“, казват от екипа.