Om nuwe middels te vind – genaamd “dwelmontdekking” – is 'n duur en tydrowende taak. Maar 'n tipe kunsmatige intelligensie genaamd masjienleer kan die proses grootliks versnel en die werk doen vir 'n fraksie van die prys.
Ek en my kollegas het onlangs hierdie tegnologie gebruik om drie belowende kandidate vir senolitiese middels te vind – middels wat veroudering vertraag en ouderdomverwante siektes voorkom.
Senolytics werk deur dood te maak senescent selle. Dit is selle wat "lewendig" is (metabolies aktief), maar wat nie meer kan repliseer nie, vandaar hul bynaam: zombieselle.
Die onvermoë om te repliseer is nie noodwendig 'n slegte ding nie. Hierdie selle het skade aan hul DNS opgedoen – byvoorbeeld velselle wat deur die son se strale beskadig is – so as u replikasie stop, keer dit die skade om te versprei.
Maar verouderde selle is nie altyd 'n goeie ding nie. Hulle skei a cocktail van inflammatoriese proteïene wat na naburige selle kan versprei. Oor 'n leeftyd ly ons selle 'n stortvloed van aanvalle, van UV-strale tot blootstelling aan chemikalieë, en so versamel hierdie selle. Verhoogde getalle senesente selle is geïmpliseer in a reeks siektes, insluitend tipe 2-diabetes, COVID, pulmonale fibrose, osteoartritis en kanker.
Studies in laboratoriummuise het getoon dat die uitskakeling van senescent selle, met behulp van senolitika, kan hierdie siektes verbeter. Hierdie middels kan zombieselle doodmaak terwyl hulle gesonde selle aan die lewe hou.
Rondom 80 senolytika is bekend, maar net twee is by mense getoets: 'n kombinasie van dasatinib en quercetin. Dit sal wonderlik wees om meer senolytika te vind wat in 'n verskeidenheid siektes gebruik kan word, maar dit neem tien tot 20 jaar en miljarde dollars vir 'n dwelm om dit op die mark te maak.
Resultate binne vyf minute
Ek en my kollegas – insluitend navorsers van die Universiteit van Edinburgh en die Spaanse Nasionale Navorsingsraad IBBTEC-CSIC in Santander, Spanje – wou weet of ons masjienleermodelle kan oplei om nuwe senolitiese geneesmiddelkandidate te identifiseer.
Om dit te doen, het ons KI-modelle gevoer met voorbeelde van bekende senolytika en nie-senolitika. Die modelle het geleer om tussen die twee te onderskei, en kon gebruik word om te voorspel of molekules wat hulle nog nooit vantevore gesien het nie, ook senolitika kan wees.
Wanneer ons 'n masjienleerprobleem oplos, toets ons gewoonlik eers die data op 'n reeks verskillende modelle, aangesien sommige van hulle geneig is om beter as ander te presteer. Om die beste presterende model te bepaal, skei ons aan die begin van die proses 'n klein gedeelte van die beskikbare opleidingsdata en hou dit weggesteek van die model tot nadat die opleidingsproses voltooi is. Ons gebruik dan hierdie toetsdata om te kwantifiseer hoeveel foute die model maak. Die een wat die minste foute maak, wen.
Ons het ons beste model bepaal en dit gestel om voorspellings te maak. Ons het dit 4,340 XNUMX molekules gegee en vyf minute later het dit 'n lys resultate gelewer.
Die KI-model het 21 molekules met die hoogste telling geïdentifiseer wat dit as 'n hoë waarskynlikheid beskou het om senolities te wees. As ons die oorspronklike 4,340 50,000 molekules in die laboratorium getoets het, sou dit ten minste 'n paar weke se intensiewe werk en £XNUMX XNUMX geneem het net om die verbindings te koop, sonder om die koste van die eksperimentele masjinerie en opstelling in te reken.
Ons het toe hierdie geneesmiddelkandidate op twee tipes selle getoets: gesond en senescent. Die resultate het getoon dat drie (periplosien, oleandrien en ginkgetin) uit die 21 verbindings in staat was om verouderde selle uit te skakel, terwyl die meeste van die normale selle lewendig gehou word. Hierdie nuwe senolytika het toe verdere toetse ondergaan om meer te wete te kom oor hoe hulle in die liggaam werk.
Meer gedetailleerde biologiese eksperimente het getoon dat, uit die drie middels, oleandrien meer effektief was as die bes presterende bekende senolitiese middel van sy soort.
Die potensiële reperkussies van hierdie interdissiplinêre benadering – wat datawetenskaplikes, chemici en bioloë betrek – is groot. Gegewe genoeg data van hoë gehalte, kan KI-modelle die wonderlike werk wat chemici en bioloë doen, versnel om behandelings en genesings vir siektes te vind – veral dié van onvervulde behoeftes.
Nadat ons dit in senesente selle bekragtig het, toets ons nou die drie kandidaat senolitika in menslike longweefsel. Ons hoop om ons volgende resultate oor twee jaar te rapporteer.
Oor Die Skrywer
Vanessa Smer-Barreto, Navorsingsgenoot, Instituut vir Genetika en Molekulêre Geneeskunde, Die Universiteit van Edinburgh
Hierdie artikel is gepubliseer vanaf Die gesprek onder 'n Creative Commons lisensie. Lees die oorspronklike artikel.
Verwante Boeke:
Die liggaam hou die telling: brein gees en liggaam in die genesing van trauma
deur Bessel van der Kolk
Hierdie boek ondersoek die verbande tussen trauma en fisiese en geestelike gesondheid, en bied insigte en strategieë vir genesing en herstel.
Klik vir meer inligting of om te bestel
Asem: Die nuwe wetenskap van 'n verlore kuns
deur James Nestor
Hierdie boek verken die wetenskap en praktyk van asemhaling, en bied insigte en tegnieke vir die verbetering van fisiese en geestelike gesondheid.
Klik vir meer inligting of om te bestel
Die plantparadoks: die verborge gevare in "gesonde" kosse wat siektes en gewigstoename veroorsaak
deur Steven R. Gundry
Hierdie boek ondersoek die verbande tussen dieet, gesondheid en siekte, en bied insigte en strategieë vir die verbetering van algehele gesondheid en welstand.
Klik vir meer inligting of om te bestel
Die immuniteitskode: die nuwe paradigma vir werklike gesondheid en radikale anti-veroudering
deur Joel Greene
Hierdie boek bied 'n nuwe perspektief op gesondheid en immuniteit, met die beginsels van epigenetika en bied insigte en strategieë vir die optimalisering van gesondheid en veroudering.
Klik vir meer inligting of om te bestel
Die volledige gids tot vas: genees jou liggaam deur intermitterende, alternatiewe dag en verlengde vas
deur Dr Jason Fung en Jimmy Moore
Hierdie boek verken die wetenskap en praktyk van vas en bied insigte en strategieë vir die verbetering van algehele gesondheid en welstand.
