Конец старения? Искусственный интеллект создает лекарства для борьбы с вашими биологическими часами

С помощью машинного обучения исследователям из Эдинбургского университета удалось за считанные минуты обнаружить молекулы для борьбы со стареющими клетками.

Искусственный интеллект стал движущей силой многих грандиозных событий последнего года. Но в то время, как сверхразумные чат-боты и быстрое создание произведений искусства захватили Интернет, искусственный интеллект пошел дальше и начал бороться с одной из главных проблем человечества - старением.

Благодаря недавней разработке исследователей из Эдинбургского университета системы машинного обучения были использованы в мире лекарственных препаратов, что позволило найти ряд новых лекарств против старения.

Машинное обучение, являющееся одним из направлений искусственного интеллекта, направлено на использование данных для имитации процесса обучения человека, причем его точность возрастает по мере увеличения количества данных. В прошлом оно использовалось для создания роботов, играющих в шахматы, самоуправляемых автомобилей и даже телевизионных рекомендаций по запросу.

Сенолитики - это, по сути, лекарственные препараты, замедляющие старение и предотвращающие возрастные заболевания. Они действуют путем уничтожения клеток, известных как сенильные клетки - поврежденные клетки, которые, не имея возможности размножаться, могут выделять вещества, вызывающие воспаление.

Несмотря на то, что сенолитики являются мощными лекарственными средствами, их разработка может быть дорогостоящей и требует много времени. Заметив это, Ванесса Смер-Баррето, научный сотрудник Института генетики и молекулярной медицины при Эдинбургском университете, обратилась к машинному обучению.

"Наш подход отличается от других тем, что мы попытались сделать это в условиях ограниченных средств. Мы взяли обучающие данные из существующей литературы и рассмотрели, как использовать их с помощью машинного обучения, чтобы ускорить процесс".

Используя алгоритм машинного обучения, она смогла найти три перспективных варианта препаратов такого типа.

Для этого Смер-Баррето (вместе со своими коллегами) скормила модели искусственного интеллекта примеры известных сенолитиков и не сенолитиков, научив модель различать их. После этого модель могла предсказывать, могут ли молекулы, которых она раньше не видела, быть сенолитиками, исходя из того, совпадают ли они с предварительно поданными примерами.

Известно около 80 сенолитиков, но только два из них были испытаны на людях. Хотя это и кажется ничтожным процентом, но для выхода лекарств на рынок требуется от 10 до 20 лет, а также огромные средства.

Группа ознакомилась с широким кругом работ, но отнеслась к результатам избирательно, ограничившись лишь 58 соединениями. Таким образом, они отсеяли все соединения, результаты исследования которых были не совсем ясны.

Всего в модель машинного обучения было введено 4 340 молекул, и всего через пять минут был получен список результатов. Модель определила 21 молекулу, получившую наибольшее количество баллов, которые, по ее мнению, могут быть сенолитиками. Без использования модели машинного обучения этот процесс мог бы занять несколько недель и потребовать огромных затрат.

Наконец, потенциальные кандидаты в лекарственные препараты были протестированы на двух типах клеток: здоровых и стареющих.

Из 21 молекулы, занявшей первое место, три оказались способны уничтожать стареющие клетки, сохраняя при этом жизнь нормальных клеток. Эти новые сенолитики были подвергнуты дальнейшим испытаниям, чтобы лучше понять, как они взаимодействуют с организмом.

Хотя исследование было успешным, это только начало. "Следующим шагом будет сотрудничество с клиницистами моего университета, чтобы попробовать испытать открытые нами препараты на образцах прочной легочной ткани человека", - поясняет Смер-Баретто.

В ходе этих будущих испытаний команда надеется выяснить, можно ли бороться со старением на тканях поврежденных органов. Смер-Баретто отмечает, что пациент не обязательно будет получать большую дозу препарата, особенно на ранних стадиях. Эти препараты также сначала испытываются на тканевых моделях, а также могут вводиться локально или в микродозах.

"Препараты сначала должны пройти множество этапов, и даже если они попадут на рынок, то сначала пройдут множество тестов на безопасность".

Хотя этот метод изучения данных был применен для работы с препаратами, связанными со старением, ничто не мешает использовать ИИ в других областях.

"У нас был очень специфический подход к работе с данными, но ничто не мешает нам применить аналогичные методы для лечения других заболеваний, например рака. Мы стремимся изучить все возможности".

PS. лайк, пожалуйста, он помогает продвижению статьи.

Ну и как положено на VC, канал телеграм))) Канал и чатик

В закрепленных канале всегда telegram боты для доступа в ChatGPT, GPT-4 без VPN, а так же генераторы изображений Midjourney, Dall-e и другие