La inteligencia artificial identifica fármacos contra el envejecimiento dirigidos a células "zombis
Una nueva plataforma podría impulsar el desarrollo de compuestos senolíticos antienvejecimiento y la investigación sobre la longevidad.
Integrated Biosciences
"El resultado de esta investigación es un hito significativo tanto para la investigación de la longevidad como para la aplicación de la inteligencia artificial al descubrimiento de fármacos", afirma el doctor Felix Wong, cofundador de Integrated Biosciences y primer autor de la publicación. "Estos datos demuestran que podemos explorar el espacio químico in silico y emerger con múltiples compuestos candidatos antienvejecimiento que tienen más probabilidades de tener éxito en la clínica, en comparación incluso con los ejemplos más prometedores de su tipo que se están estudiando en la actualidad."
Los senolíticos son compuestos que inducen selectivamente la apoptosis, o muerte celular programada, en células senescentes que ya no se dividen. Las células senescentes, un rasgo distintivo del envejecimiento, están implicadas en un amplio espectro de enfermedades y trastornos relacionados con la edad, como el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y la enfermedad de Alzheimer. A pesar de los prometedores resultados clínicos, la mayoría de los compuestos senolíticos identificados hasta la fecha se han visto obstaculizados por una escasa biodisponibilidad y efectos secundarios adversos. Integrated Biosciences se fundó en 2022 con el fin de superar estos obstáculos, abordar otras características del envejecimiento desatendidas y avanzar en el desarrollo de fármacos antienvejecimiento de forma más general utilizando inteligencia artificial, biología sintética y otras herramientas de nueva generación.
"Una de las vías más prometedoras para tratar las enfermedades relacionadas con el envejecimiento es identificar intervenciones terapéuticas que eliminen selectivamente estas células del organismo de forma similar a como los antibióticos matan las bacterias sin dañar las células huésped. Los compuestos que hemos descubierto presentan una gran selectividad, así como las propiedades favorables de la química médica necesarias para obtener un fármaco eficaz", afirma el Dr. Satotaka Omori, Director del Departamento de Biología del Envejecimiento de Integrated Biosciences y coautor de la publicación. "Creemos que los compuestos descubiertos con nuestra plataforma tendrán mejores perspectivas en los ensayos clínicos y ayudarán a restablecer la salud de las personas que envejecen".
En su nuevo estudio, los investigadores de Integrated Biosciences entrenaron redes neuronales profundas en datos generados experimentalmente para predecir la actividad senolítica de cualquier molécula. Utilizando este modelo de IA, descubrieron tres compuestos senolíticos altamente selectivos y potentes a partir de un espacio químico de más de 800.000 moléculas. Los tres presentaban propiedades químicas que sugerían una elevada biodisponibilidad oral y perfiles de toxicidad favorables en pruebas de hemólisis y genotoxicidad. Los análisis estructurales y bioquímicos indican que los tres compuestos se unen a Bcl-2, una proteína que regula la apoptosis y es también diana de la quimioterapia. Los experimentos realizados con uno de los compuestos en ratones de 80 semanas, aproximadamente los mismos que los humanos de 80 años, demostraron que eliminaba las células senescentes y reducía la expresión de genes asociados a la senescencia en los riñones.
"Este trabajo ilustra cómo puede utilizarse la IA para acercar la medicina a terapias que aborden el envejecimiento, uno de los retos fundamentales de la biología", declaró el Dr. James J. Collins, Catedrático Termeer de Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT y presidente fundador del Consejo Asesor Científico de Integrated Biosciences. "Integrated Biosciences se basa en la investigación básica que mi laboratorio académico ha llevado a cabo durante la última década, demostrando que podemos dirigirnos a las respuestas celulares al estrés utilizando sistemas y biología sintética. Este tour de force experimental y la plataforma estelar que lo ha producido hacen que este trabajo destaque en el campo del descubrimiento de fármacos e impulsará avances sustanciales en la investigación de la longevidad."
El Dr. Collins, autor principal del artículo de Nature Aging, dirigió el equipo que descubrió el primer antibiótico identificado mediante aprendizaje automático en 2020.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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