Die Suche nach neuen Medikamenten – die sogenannte „Drug Discovery“ – ist eine teure und zeitaufwändige Aufgabe. Aber eine Art künstlicher Intelligenz namens maschinelles Lernen kann den Prozess enorm beschleunigen und die Arbeit zu einem Bruchteil des Preises erledigen.
Meine Kollegen und ich haben diese Technologie kürzlich genutzt, um drei vielversprechende Kandidaten für senolytische Medikamente zu finden – Medikamente, die den Alterungsprozess verlangsamen und altersbedingten Krankheiten vorbeugen.
Senolytika wirken durch Tötung seneszente Zellen. Dabei handelt es sich um Zellen, die „lebendig“ (metabolisch aktiv) sind, sich aber nicht mehr vermehren können, daher ihr Spitzname: Zombiezellen.
Die Unfähigkeit zur Replikation ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Diese Zellen haben Schäden an ihrer DNA erlitten – zum Beispiel durch Hautzellen, die durch Sonnenstrahlen geschädigt wurden – sodass sich der Schaden nicht weiter ausbreiten kann, wenn die Replikation gestoppt wird.
Aber seneszierende Zellen sind nicht immer eine gute Sache. Sie scheiden a aus Cocktail aus entzündlichen Proteinen Das kann sich auf benachbarte Zellen ausbreiten. Im Laufe des Lebens sind unsere Zellen einer Flut von Angriffen ausgesetzt, von UV-Strahlen bis hin zur Einwirkung von Chemikalien, und so sammeln sich diese Zellen an. Eine erhöhte Anzahl seneszierender Zellen wurde mit a in Verbindung gebracht Reihe von Krankheiten, einschließlich Typ-2-Diabetes, COVID, Lungenfibrose, Arthrose und Krebs.
Studien an Labormäusen haben gezeigt, dass die Beseitigung alternder Zellen durch die Verwendung von Senolytika, kann diese Krankheiten lindern. Diese Medikamente können Zombiezellen abtöten und gleichzeitig gesunde Zellen am Leben erhalten.
Um 80 Senolytika sind bekannt, aber nur zwei wurden am Menschen getestet: eine Kombination aus Dasatinib und Quercetin. Es wäre großartig, mehr Senolytika zu finden, die bei einer Vielzahl von Krankheiten eingesetzt werden können, aber es dauert zehn bis 20 Jahre und Milliarden von Dollar damit ein Medikament auf den Markt kommt.
Ergebnisse in fünf Minuten
Meine Kollegen und ich – darunter Forscher der Universität Edinburgh und des spanischen Nationalen Forschungsrats IBBTEC-CSIC in Santander, Spanien – wollten wissen, ob wir Modelle für maschinelles Lernen trainieren können, um neue senolytische Medikamentenkandidaten zu identifizieren.
Dazu haben wir KI-Modelle mit bekannten Beispielen gefüttert Senolytika und Nicht-Senolytika. Die Modelle lernten, zwischen den beiden zu unterscheiden, und konnten damit vorhersagen, ob Moleküle, die sie noch nie zuvor gesehen hatten, ebenfalls senolytisch wirken könnten.
Wenn wir ein Problem des maschinellen Lernens lösen, testen wir normalerweise zuerst die Daten verschiedener Modelle, da einige von ihnen tendenziell eine bessere Leistung erbringen als andere. Um das leistungsstärkste Modell zu ermitteln, trennen wir zu Beginn des Prozesses einen kleinen Teil der verfügbaren Trainingsdaten und verbergen ihn vor dem Modell, bis der Trainingsprozess abgeschlossen ist. Anschließend verwenden wir diese Testdaten, um zu quantifizieren, wie viele Fehler das Modell macht. Derjenige, der die wenigsten Fehler macht, gewinnt.
Wir haben unser bestes Modell ermittelt und es so eingestellt, dass es Vorhersagen treffen kann. Wir gaben ihm 4,340 Moleküle und fünf Minuten später lieferte es eine Liste mit Ergebnissen.
Das KI-Modell identifizierte 21 Moleküle mit der höchsten Bewertung, bei denen eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie senolytisch wirken. Wenn wir die ursprünglichen 4,340 Moleküle im Labor getestet hätten, hätte allein der Kauf der Verbindungen mindestens ein paar Wochen intensiver Arbeit und 50,000 Pfund gekostet, die Kosten für die Versuchsmaschinerie und den Versuchsaufbau nicht eingerechnet.
Anschließend haben wir diese Medikamentenkandidaten an zwei Arten von Zellen getestet: gesunden und seneszenten. Die Ergebnisse zeigten, dass von den 21 Verbindungen drei (Periplocin, Oleandrin und Ginkgetin) in der Lage waren, alternde Zellen zu eliminieren, während die meisten normalen Zellen am Leben blieben. Anschließend wurden diese neuen Senolytika weiteren Tests unterzogen, um mehr über ihre Wirkungsweise im Körper zu erfahren.
Detailliertere biologische Experimente zeigten, dass Oleandrin von den drei Medikamenten wirksamer war als das leistungsstärkste bekannte senolytische Medikament seiner Art.
Die potenziellen Auswirkungen dieses interdisziplinären Ansatzes – unter Einbeziehung von Datenwissenschaftlern, Chemikern und Biologen – sind enorm. Wenn genügend hochwertige Daten vorliegen, können KI-Modelle die erstaunliche Arbeit beschleunigen, die Chemiker und Biologen leisten, um Behandlungen und Heilmittel für Krankheiten zu finden – insbesondere für solche mit ungedecktem Bedarf.
Nachdem wir sie in seneszenten Zellen validiert haben, testen wir die drei möglichen Senolytika nun in menschlichem Lungengewebe. Wir hoffen, in zwei Jahren über unsere nächsten Ergebnisse berichten zu können.
Über den Autor
Vanessa Smer-Barreto, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Genetik und Molekulare Medizin, Die Universität von Edinburgh
Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.
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