Novo istraživanje koje je sproveo tim znanstvenika pod vođstvom Vanese Smer-Bareto, naučne saradnice u Institutu za genetiku i molekularnu medicinu Univerziteta u Edinburgu, iskoristilo je snagu umjetne inteligencije (AI) za istraživanje potencijalnih otkrića na polju lekova protiv starenja. Koristeći mašinsko učenje, tim je identifikovao tri jeidnjenja koja obećavaju, uključujući najmoćniji molekul protiv starenja otkriven do danas.
Senolitički lekovi, koji ciljaju i eliminišu stare ćelije (poznate kao zombi-stanice), pokazale su moć u usporavanju starenja i prevenciji bolesti povezanih sa starenjem. Stare ćelije su aktivne, ali se ne mogu umnožavati zbog oštećenja DNK, a njihovo gomilanje povezano je s raznim bolestima, kao što su dijabetes, korona i rak.Iako postoji oko 80 poznatih senolitika, proces otkrivanja novih lekova veoma je dugotrajan i skup. Međutim, inovativni pristup tima, koji uključuje obuku AI modela s primerima poznatih senolitika i nesenolitika, znatno je ubrzao potragu za delotvornim jedinjenjima.
Model veštačke inteligencije, nakon analize hiljada molekula, identifikovao je 21 najbolje ocenjenog kandidata s velikom verovatnošćom da su senolitici, piše Smer-Bareto za The Conversation. Naknadna laboratorijska ispitivanja otkrila su da su tri jedinjenja, periplocin, oleandrin i ginkgetin, uspešno eliminisala stare ćelije, a istovremeno očuvala vitalnost zdravih. Zanimljivo je da su sledeći biološki eksperimenti pokazali da je oleandrin, jedno od novootkrivenih jedinjenja, nadmašio učinak najjačeg poznatog senolitičkog leka.
Istraživanje pokazuje moć veštačke inteligencije da revoluciše proces otkrivanja lekova. Korišćenjem mašinskog učenja naučici mogu ubrzati identifikaciju i razvoj tretmana za širok raspon bolesti. Štaviše, otkriće ovog moćnog molekula protiv starenja dovodi nas korak bliže otključavanju novih mogućnosti na polju dugovečnosti.
(Zimo)
