La découverte de nouveaux médicaments – appelée « découverte de médicaments » – est une tâche coûteuse et chronophage. Mais un type d'intelligence artificielle appelé apprentissage automatique peut accélérer considérablement le processus et faire le travail pour une fraction du prix.
Mes collègues et moi avons récemment utilisé cette technologie pour trouver trois candidats prometteurs pour les médicaments sénolytiques – des médicaments qui ralentissent le vieillissement et préviennent les maladies liées à l'âge.
Les sénolytiques agissent en tuant cellules sénescentes. Ce sont des cellules « vivantes » (métaboliquement actives), mais qui ne peuvent plus se répliquer, d'où leur surnom : cellules zombies.
L'incapacité de répliquer n'est pas nécessairement une mauvaise chose. Ces cellules ont subi des dommages à leur ADN - par exemple, les cellules de la peau endommagées par les rayons du soleil - donc l'arrêt de la réplication empêche les dommages de se propager.
Mais les cellules sénescentes ne sont pas toujours une bonne chose. Ils sécrètent un cocktail de protéines inflammatoires qui peuvent se propager aux cellules voisines. Au cours d'une vie, nos cellules subissent un déluge d'agressions, des rayons UV à l'exposition aux produits chimiques, et ainsi ces cellules s'accumulent. Un nombre élevé de cellules sénescentes a été impliqué dans un éventail de maladies, y compris le diabète de type 2, le COVID, la fibrose pulmonaire, l'arthrose et le cancer.
Études sur des souris de laboratoire ont montré que l'élimination des cellules sénescentes, en utilisant sénolytiques, peut améliorer ces maladies. Ces médicaments peuvent tuer les cellules zombies tout en maintenant les cellules saines en vie.
Environ 80 sénolytiques sont connus, mais seuls deux ont été testés chez l'homme : une combinaison de dasatinib et quercétine. Ce serait formidable de trouver plus de sénolytiques qui peuvent être utilisés dans une variété de maladies, mais cela prend dix à 20 ans et milliards de dollars pour qu'un médicament arrive sur le marché.
Résultats en cinq minutes
Mes collègues et moi – y compris des chercheurs de l'Université d'Édimbourg et du Conseil national espagnol de la recherche IBBTEC-CSIC à Santander, en Espagne – voulions savoir si nous pouvions former des modèles d'apprentissage automatique pour identifier de nouveaux candidats-médicaments sénolytiques.
Pour ce faire, nous avons alimenté des modèles d'IA avec des exemples de sénolytiques et non sénolytiques. Les modèles ont appris à faire la distinction entre les deux et ont pu être utilisés pour prédire si des molécules qu'ils n'avaient jamais vues auparavant pouvaient également être sénolytiques.
Lors de la résolution d'un problème d'apprentissage automatique, nous testons généralement les données sur une gamme de modèles différents, car certains d'entre eux ont tendance à être plus performants que d'autres. Pour déterminer le modèle le plus performant, au début du processus, nous séparons une petite section des données de formation disponibles et la gardons cachée du modèle jusqu'à ce que le processus de formation soit terminé. Nous utilisons ensuite ces données de test pour quantifier le nombre d'erreurs commises par le modèle. Celui qui fait le moins d'erreurs gagne.
Nous avons déterminé notre meilleur modèle et l'avons configuré pour faire des prédictions. Nous lui avons donné 4,340 XNUMX molécules et cinq minutes plus tard, il a livré une liste de résultats.
Le modèle d'IA a identifié 21 molécules les mieux notées qu'il considérait comme ayant une forte probabilité d'être sénolytiques. Si nous avions testé les 4,340 50,000 molécules d'origine en laboratoire, il aurait fallu au moins quelques semaines de travail intensif et XNUMX XNUMX £ rien que pour acheter les composés, sans compter le coût des machines expérimentales et de l'installation.
Nous avons ensuite testé ces candidats médicaments sur deux types de cellules : saines et sénescentes. Les résultats ont montré que sur les 21 composés, trois (périplocine, oléandrine et ginkgétine) étaient capables d'éliminer les cellules sénescentes, tout en maintenant en vie la plupart des cellules normales. Ces nouveaux sénolytiques ont ensuite été soumis à des tests supplémentaires pour en savoir plus sur leur fonctionnement dans le corps.
Des expériences biologiques plus détaillées ont montré que, sur les trois médicaments, l'oléandrine était plus efficace que le médicament sénolytique connu le plus performant de ce type.
Les répercussions potentielles de cette approche interdisciplinaire – impliquant des data scientists, des chimistes et des biologistes – sont énormes. Avec suffisamment de données de haute qualité, les modèles d'IA peuvent accélérer le travail incroyable que font les chimistes et les biologistes pour trouver des traitements et des remèdes contre les maladies, en particulier celles dont les besoins ne sont pas satisfaits.
Après les avoir validés dans des cellules sénescentes, nous testons maintenant les trois candidats sénolytiques dans des tissus pulmonaires humains. Nous espérons communiquer nos prochains résultats dans deux ans.
A propos de l'auteur
Vanessa Smer Barreto, chercheur, Institut de génétique et de médecine moléculaire, L'Université d'Edimbourg
Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.
Livres connexes:
Le corps garde le score : le cerveau, l'esprit et le corps dans la guérison des traumatismes
par Bessel van der Kolk
Ce livre explore les liens entre les traumatismes et la santé physique et mentale, offrant des idées et des stratégies de guérison et de rétablissement.
Cliquez pour plus d'informations ou pour commander
Souffle: la nouvelle science d'un art perdu
par James Nestor
Ce livre explore la science et la pratique de la respiration, offrant des idées et des techniques pour améliorer la santé physique et mentale.
Cliquez pour plus d'informations ou pour commander
Le paradoxe végétal : les dangers cachés des aliments « sains » qui causent des maladies et une prise de poids
par Steven R. Gundry
Ce livre explore les liens entre l'alimentation, la santé et la maladie, offrant des idées et des stratégies pour améliorer la santé et le bien-être en général.
Cliquez pour plus d'informations ou pour commander
Le code de l'immunité : le nouveau paradigme de la vraie santé et de l'anti-âge radical
par Joel Greene
Ce livre offre une nouvelle perspective sur la santé et l'immunité, s'appuyant sur les principes de l'épigénétique et offrant des idées et des stratégies pour optimiser la santé et le vieillissement.
Cliquez pour plus d'informations ou pour commander
Le guide complet du jeûne : Guérissez votre corps grâce au jeûne intermittent, alterné et prolongé
par le Dr Jason Fung et Jimmy Moore
Ce livre explore la science et la pratique du jeûne en offrant des idées et des stratégies pour améliorer la santé et le bien-être en général.
