L’intelligence artificielle identifie des candidats-médicaments anti-âge ciblant les cellules «zombies»

Une nouvelle publication dans le numéro de mai de Vieillissement naturel par des chercheurs d’Integrated Biosciences, une société de biotechnologie combinant biologie synthétique et apprentissage automatique pour cibler le vieillissement, démontre la puissance de l’intelligence artificielle (IA) pour découvrir de nouveaux composés sénolytiques, une classe de petites molécules faisant l’objet d’études approfondies pour leur capacité à supprimer les effets liés à l’âge. processus tels que la fibrose, l’inflammation et le cancer.

L’article, « Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks », rédigé en collaboration avec des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et du Broad Institute of MIT et Harvard, décrit le criblage guidé par l’IA de plus de 800 000 composés pour révèlent trois candidats médicaments avec une efficacité comparable et des propriétés de chimie médicinale supérieures à celles des sénolytiques actuellement à l’étude.

« Ce résultat de recherche est une étape importante à la fois pour la recherche sur la longévité et pour l’application de l’intelligence artificielle à la découverte de médicaments », a déclaré Felix Wong, Ph.D., co-fondateur d’Integrated Biosciences et premier auteur de la publication. « Ces données démontrent que nous pouvons explorer l’espace chimique in silico et émerger avec plusieurs composés anti-âge candidats qui sont plus susceptibles de réussir en clinique, par rapport aux exemples les plus prometteurs du genre étudiés aujourd’hui. »

Les sénolytiques sont des composés qui induisent sélectivement l’apoptose, ou mort cellulaire programmée, dans les cellules sénescentes qui ne se divisent plus. Caractéristique du vieillissement, les cellules sénescentes ont été impliquées dans un large éventail de maladies et d’affections liées à l’âge, notamment le cancer, le diabète, les maladies cardiovasculaires et la maladie d’Alzheimer. Malgré des résultats cliniques prometteurs, la plupart des composés sénolytiques identifiés à ce jour ont été entravés par une faible biodisponibilité et des effets secondaires indésirables. Integrated Biosciences a été fondée en 2022 pour surmonter ces obstacles, cibler d’autres caractéristiques négligées du vieillissement et faire progresser le développement de médicaments anti-âge plus généralement en utilisant l’intelligence artificielle, la biologie synthétique et d’autres outils de nouvelle génération.

« L’une des voies les plus prometteuses pour traiter les maladies liées à l’âge consiste à identifier des interventions thérapeutiques qui éliminent sélectivement ces cellules du corps de la même manière que les antibiotiques tuent les bactéries sans nuire aux cellules hôtes. Les composés que nous avons découverts affichent une sélectivité élevée, ainsi que des effets favorables. propriétés de chimie médicinale nécessaires pour obtenir un médicament efficace », a déclaré Satotaka Omori, Ph.D., responsable de la biologie du vieillissement chez Integrated Biosciences et co-auteur principal de la publication. « Nous pensons que les composés découverts à l’aide de notre plateforme auront de meilleures perspectives dans les essais cliniques et contribueront à terme à restaurer la santé des personnes vieillissantes. »

Dans leur nouvelle étude, les chercheurs d’Integrated Biosciences ont formé des réseaux de neurones profonds sur des données générées expérimentalement pour prédire l’activité sénolytique de toute molécule. À l’aide de ce modèle d’IA, ils ont découvert trois composés sénolytiques hautement sélectifs et puissants à partir d’un espace chimique de plus de 800 000 molécules. Tous les trois présentaient des propriétés chimiques suggérant une biodisponibilité orale élevée et se sont avérés avoir des profils de toxicité favorables dans les tests d’hémolyse et de génotoxicité.

Les analyses structurales et biochimiques indiquent que les trois composés se lient à Bcl-2, une protéine qui régule l’apoptose et qui est également une cible de chimiothérapie. Des expériences testant l’un des composés chez des souris âgées de 80 semaines, correspondant à peu près à des humains de 80 ans, ont révélé qu’il éliminait les cellules sénescentes et réduisait l’expression des gènes associés à la sénescence dans les reins.

« Ce travail illustre comment l’IA peut être utilisée pour rapprocher la médecine des thérapies qui traitent du vieillissement, l’un des défis fondamentaux de la biologie », a déclaré James J. Collins, Ph.D., professeur Termeer de génie médical et de sciences au MIT. et président fondateur du Conseil consultatif scientifique intégré des biosciences. Le Dr Collins, qui est l’auteur principal de la Vieillissement naturel papier, a dirigé l’équipe qui a découvert le premier antibiotique identifié par apprentissage automatique en 2020.

« Integrated Biosciences s’appuie sur la recherche fondamentale que mon laboratoire universitaire a effectuée au cours de la dernière décennie environ, montrant que nous pouvons cibler les réponses au stress cellulaire à l’aide de systèmes et de biologie synthétique. Ce tour de force expérimental et la plate-forme stellaire qui l’a produit font de ce se démarquent dans le domaine de la découverte de médicaments et entraîneront des progrès substantiels dans la recherche sur la longévité. »