L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles possibilités dans la médecine anti-âge

Découverte de médicaments d'intelligence artificielle

Les chercheurs ont utilisé l’IA pour découvrir de nouveaux composés sénolytiques capables de supprimer les processus liés à l’âge, tels que le cancer et l’inflammation. En formant des réseaux de neurones profonds sur des données expérimentales, ils ont pu identifier trois candidats-médicaments puissants à partir d’un pool chimique de plus de 800 000 molécules, promettant des propriétés cliniques supérieures aux sénolytiques existants.

La nouvelle plateforme promet de faire progresser le développement de composés anti-âge sénolytiques et la recherche sur la longévité.

Un article récent publié dans Vieillissement naturel par des chercheurs d’Integrated Biosciences, société de biotechnologie alliant biologie synthétique et

apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui traite du développement d’algorithmes et de modèles statistiques qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés pour le faire. L’apprentissage automatique est utilisé pour identifier des modèles dans les données, classer les données dans différentes catégories ou faire des prédictions sur des événements futurs. Il peut être classé en trois principaux types d’apprentissage : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

 » data-gt-translate-attributes= »[« attribute »: »data-cmtooltip », « format »: »html »] »>apprentissage automatique pour lutter contre le vieillissement. L’article montre comment l’intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour identifier de nouveaux composés sénolytiques. Il s’agit d’une classe de petites molécules qui reçoivent une attention particulière en raison de leur potentiel à inhiber les processus liés au vieillissement tels que la fibrose, l’inflammation et le cancer.

Le document de recherche est le résultat d’un effort de collaboration impliquant des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et du Broad Institute of

MIT
MIT est l’acronyme de Massachusetts Institute of Technology. C’est une prestigieuse université de recherche privée à Cambridge, Massachusetts qui a été fondée en 1861. Elle est organisée en cinq écoles : architecture et planification ; ingénierie; sciences humaines, arts et sciences sociales; gestion; et les sciences. L’impact du MIT comprend de nombreuses percées scientifiques et avancées technologiques. Leur objectif déclaré est de créer un monde meilleur grâce à l’éducation, à la recherche et à l’innovation.

 » data-gt-translate-attributes= »[« attribute »: »data-cmtooltip », « format »: »html »] »>MIT et Harvard. La publication décrit l’analyse dirigée par l’IA de plus de 800 000 composés, qui a identifié avec succès trois médicaments potentiels 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 pour la recherche sur la longévité et 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 chimiqueen siliconeet émergent avec de multiples composés anti-âge candidats qui ont plus de chances de réussir en clinique, par rapport aux exemples les plus prometteurs du genre étudiés aujourd’hui.

Cibler les cellules sénescentes avec l'IA

Les sénolytiques sont une classe émergente de composés médicamenteux expérimentaux qui tuent sélectivement les cellules sénescentes associées au vieillissement (à gauche, avec une tache rouge) sans affecter les autres cellules (à droite). En utilisant l’intelligence artificielle, les chercheurs d’Integrated Biosciences ont, pour la première fois, identifié trois sénolytiques avec une efficacité comparable et des propriétés de type médicament supérieures par rapport aux principaux composés expérimentaux. Crédit : Biosciences intégrées

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,

maladie cardiovasculaire
Les maladies cardiovasculaires font référence à un groupe d’affections qui affectent le cœur et les vaisseaux sanguins, telles que les maladies coronariennes, l’insuffisance cardiaque, les arythmies et les accidents vasculaires cérébraux. Elle est causée par divers facteurs, notamment des choix de mode de vie (tels que le tabagisme et une mauvaise alimentation), la génétique et des conditions médicales sous-jacentes (telles que l’hypertension artérielle et le diabète). Les maladies cardiovasculaires sont l’une des principales causes de décès dans le monde, mais peuvent souvent être prévenues ou gérées par des changements de mode de vie, des médicaments et des procédures médicales telles que le pontage et l’angioplastie.

 » data-gt-translate-attributes= »[« attribute »: »data-cmtooltip », « format »: »html »] »>maladie cardiovasculaireet

Alzheimer
La maladie d’Alzheimer est une maladie qui s’attaque au cerveau, entraînant une baisse des capacités mentales qui s’aggrave avec le temps. Il s’agit de la forme de démence la plus courante et représente 60 à 80 % des cas de démence. Il n’existe actuellement aucun remède contre la maladie d’Alzheimer, mais il existe des médicaments qui peuvent aider à soulager les symptômes.

 » data-gt-translate-attributes= »[« attribute »: »data-cmtooltip », « format »: »html »] »> Alzheimer maladie.

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 présentent une sélectivité élevée, ainsi que les propriétés de chimie médicinale favorables nécessaires pour produire 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 fondateur président du conseil consultatif scientifique des biosciences intégrées. 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 en utilisant des systèmes et la biologie synthétique. Ce tour de force expérimental et la plate-forme stellaire qui l’a produit font que ce travail se démarque dans le domaine de la découverte de médicaments et entraînera des progrès substantiels dans la recherche sur la longévité.

Référence : Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks par Felix Wong, Satotaka Omori, Nina M. Donghia, Erica J. Zheng et James J. Collins, 4 mai 2023, Vieillissement naturel.
DOI : 10.1038/s43587-023-00415-z

Le Dr Collins, qui est l’auteur principal de laVieillissement naturelpapier, a dirigé l’équipe qui a découvert le premier antibiotique identifié par apprentissage automatique en 2020.

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