Ново истраживање које је спровео тим знанственика под вођством Ванесе Смер-Барето, научне сараднице у Институту за генетику и молекуларну медицину Универзитета у Единбургу, искористило је снагу умјетне интелигенције (AI) за истраживање потенцијалних открића на пољу лекова против старења. Kористећи машинско учење, тим је идентификовао три јеидњења која обећавају, укључујући најмоћнији молекул против старења откривен до данас.
Сенолитички лекови, који циљају и елиминишу старе ћелије (познате као зомби-станице), показале су моћ у успоравању старења и превенцији болести повезаних са старењем. Старе ћелије су активне, али се не могу умножавати због оштећења ДНK, а њихово гомилање повезано је с разним болестима, као што су дијабетес, корона и рак. Иако постоји око 80 познатих сенолитика, процес откривања нових лекова веома је дуготрајан и скуп. Међутим, иновативни приступ тима, који укључује обуку AI модела с примерима познатих сенолитика и несенолитика, знатно је убрзао потрагу за делотворним једињењима.
Модел вештачке интелигенције, након анализе хиљада молекула, идентификовао је 21 најбоље оцењеног кандидата с великом вероватношћом да су сенолитици, пише Смер-Барето за The Conversation. Накнадна лабораторијска испитивања открила су да су три једињења, периплоцин, олеандрин и гинкгетин, успешно елиминисала старе ћелије, а истовремено очувала виталност здравих. Занимљиво је да су следећи биолошки експерименти показали да је олеандрин, једно од новооткривених једињења, надмашио учинак најјачег познатог сенолитичког лека.
Истраживање показује моћ вештачке интелигенције да револуцише процес откривања лекова. Коришћењем машинског учења научици могу убрзати идентификацију и развој третмана за широк распон болести. Штавише, откриће овог моћног молекула против старења доводи нас корак ближе откључавању нових могућности на пољу дуговечности.
(Зимо)
