「創薬」と呼ばれる新薬の発見は、費用と時間がかかる作業です。 しかし、機械学習と呼ばれる人工知能の一種は、プロセスを大幅に加速し、数分の XNUMX の価格で仕事を行うことができます。
私と同僚は最近、このテクノロジーを使用して、老化細胞破壊治療薬、つまり老化を遅らせ、加齢に関連した病気を予防する薬剤の XNUMX つの有望な候補を見つけました。
セノリティクスは殺すことによって機能します 老化細胞。 これらは「生きている」（代謝的に活性な）細胞ですが、もはや複製できないため、そのニックネームはゾンビ細胞です。
複製できないことは必ずしも悪いことではありません。 これらの細胞は DNA に損傷を受けています (たとえば、太陽光線によって損傷を受けた皮膚細胞など)。そのため、複製を停止することで損傷の拡大を防ぎます。
しかし、老化細胞は必ずしも良いことばかりではありません。 彼らは、 炎症性タンパク質のカクテル 隣接するセルに広がる可能性があります。 私たちの細胞は一生を通じて、紫外線から化学物質への曝露まで、さまざまな攻撃にさらされるため、これらの細胞は蓄積していきます。 老化細胞の数の増加は、 さまざまな病気、2 型糖尿病、新型コロナウイルス、肺線維症、変形性関節症、がんなどが含まれます。
実験用マウスでの研究 を使用して老化細胞を除去することを示しました。 老化細胞除去薬、これらの病気を改善することができます。 これらの薬は、健康な細胞を生かしたままゾンビ細胞を死滅させることができます。
約 80 老化細胞破壊 知られていますが、人体でテストされたのは XNUMX つだけです。 ダサチニブとケルセチン。 さまざまな病気に使用できる老化細胞破壊治療薬がさらに見つかると素晴らしいですが、それには20年からXNUMX年かかります。 数十億ドル 薬が市場に出るために。
XNUMX分で結果が出ます
エディンバラ大学とスペインのサンタンデールにあるスペイン国立研究評議会 IBBTEC-CSIC の研究者を含む私の同僚と私は、機械学習モデルをトレーニングして新しい老化細胞破壊薬候補を特定できるかどうかを知りたいと考えていました。
これを行うために、AI モデルに既知の例を与えました。 老化細胞破壊論と非老化細胞破壊論。 モデルはこの XNUMX つを区別することを学習し、これまで見たことのない分子が老化細胞破壊である可能性があるかどうかを予測するために使用できるようになりました。
機械学習の問題を解決する場合、通常、一部のモデルは他のモデルよりもパフォーマンスが優れている傾向があるため、最初にさまざまなモデルでデータをテストします。 最もパフォーマンスの高いモデルを決定するために、プロセスの開始時に、利用可能なトレーニング データの小さなセクションを分離し、トレーニング プロセスが完了するまでモデルから隠蔽します。 次に、このテスト データを使用して、モデルが犯しているエラーの数を定量化します。 ミスが最も少ない人が勝ちます。
私たちは最適なモデルを決定し、予測を行うように設定しました。 4,340 個の分子を与えたところ、XNUMX 分後に結果のリストが届きました。
AI モデルは、老化細胞破壊の可能性が高いと考えられる上位 21 個の分子を特定しました。 元の 4,340 個の分子を研究室でテストしていたら、実験用の機械やセットアップの費用を除けば、少なくとも数週間の集中的な作業と、化合物を購入するだけで 50,000 ポンドが必要だったでしょう。
次に、これらの薬剤候補を健康な細胞と老化した細胞の 21 種類の細胞でテストしました。 その結果、XNUMX 種類の化合物のうち XNUMX 種類 (ペリプロシン、オレアンドリン、ギンゲチン) が正常細胞のほとんどを生かしながら老化細胞を除去できることがわかりました。 これらの新しい老化細胞破壊薬は、体内でどのように作用するかをさらに知るためにさらなる試験を受けました。
より詳細な生物学的実験により、XNUMX種類の薬剤のうち、オレアンドリンの方が、同種の既知の老化細胞破壊薬剤の中で最も効果的であることが判明した。
データサイエンティスト、化学者、生物学者が関与するこの学際的なアプローチの潜在的な影響は非常に大きいです。 十分な高品質のデータがあれば、AI モデルは、化学者や生物学者が病気、特に満たされていないニーズの治療法を見つけるために行う驚くべき研究を加速することができます。
老化細胞でそれらを検証した後、我々は現在、ヒト肺組織で XNUMX つの老化細胞破壊薬剤の候補をテストしています。 次の結果は XNUMX 年後に報告したいと考えています。
著者について
ヴァネッサ・スメル＝バレット、遺伝分子医学研究所 研究員、 エジンバラ大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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