Un equipo internacional de investigadores de la Universidad de Edimburgo y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas IBBTEC-CSIC empleó la IA para acelerar el descubrimiento de fármacos contra el envejecimiento.
Su estudiar identificaron 3 posibles fármacos senolíticos capaces de desacelerar el envejecimiento y prevenir las enfermedades relacionadas con la edad. Estos fármacos actúan eliminando las células senescentes, a menudo denominadas "células zombi". Estas células permanecen metabólicamente activas pero son incapaces de replicarse.
Aunque detener la replicación celular actúa como mecanismo defensivo para evitar la propagación del daño celular, no es del todo sencillo.
Esta medida protectora está diseñada principalmente para evitar la proliferación de células que han sufrido daños en el ADN, por ejemplo, células dañadas por la exposición a la luz solar. Al detener la replicación de estas células dañadas, el organismo se asegura de que este daño no se propague a más células.
Sin embargo, estas células que han dejado de dividirse, conocidas como células senescentes, pueden potencialmente causar daños. Cuando entran en la fase de senescencia, empiezan a liberar proteínas conocidas por causar inflamación.
Esto puede afectar a las células sanas vecinas, creando potencialmente un entorno inflamatorio. Con el tiempo, esta acumulación de inflamación puede contribuir a diversas complicaciones de salud.
Por ejemplo, la inflamación está relacionada con muchas enfermedades, como las neurológicas y degenerativas, la diabetes de tipo 2, la fibrosis pulmonar, la artrosis y el cáncer.
Por lo tanto, aunque el cese de la replicación celular es crucial para prevenir la propagación de daños en el ADN, la respuesta inflamatoria asociada a las células senescentes puede provocar otros problemas de salud si no se trata adecuadamente.
Y ahí es donde los fármacos senolíticos pueden ayudar.
El papel de la IA
Investigaciones anteriores en ratones de laboratorio demostraron que los fármacos senolíticos mejoran este escenario inflamatorio al eliminar las células senescentes y preservar las sanas.
Aunque existen aproximadamente 80 senolíticos conocidos, sólo se ha probado en humanos una combinación de dos, dasatinib y quercetina.
El descubrimiento de fármacos es excepcionalmente costoso y suele llevar entre 10 y 20 años, lo que supone un importante cuello de botella en el proceso de desarrollo de medicamentos. En este estudio, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos senolíticos.
Entrenaron modelos de IA con senolíticos y no senolíticos existentes, lo que permitió a la IA discernir entre ellos y predecir la probabilidad de que moléculas no encontradas fueran senolíticas.
De 4.340 moléculas evaluadas, la IA marcó 21 con una alta probabilidad de ser senolíticas en 5 minutos.
Una de las autoras del estudio, la Dra. Vanessa Smer-Barreto, a The Conversation que, si se probaran de forma tradicional en un laboratorio, se necesitarían 50.000 libras sólo para comprar los compuestos, sin contar el coste del equipo y la instalación.
Tras realizar pruebas in vitro en células sanas y senescentes, 3 de las 21 moléculas, periplocina, oleandrina y Linkedin, eliminaron eficazmente las células senescentes y preservaron las células normales.
En otras pruebas, la oleandrina, un compuesto de la planta de adelfa, superó a los senolíticos más conocidos de su clase.
El equipo está probando ahora los 3 candidatos a senolíticos en tejido pulmonar humano, y se esperan los resultados en unos dos años.
En los últimos meses, la IA ha antibióticos potenciales identificados eficaz para eliminar las bacterias resistentes a los medicamentos, y una empresa de biotecnología con sede en Hong Kong recibió la aprobación para iniciar ensayos clínicos con un Medicamento descubierto por la IA.
La capacidad de la IA para realizar análisis complejos de moléculas está acelerando enormemente los procesos de desarrollo farmacéutico, abriendo nuevas oportunidades para abordar afecciones y enfermedades comunes y difíciles de tratar.
