Lek AI cofa zegar biologiczny? Wyniki badań

Firma biotechnologiczna Insilico Medicine, specjalizująca się w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do odkrywania leków, pochwaliła się wynikami analizy, które sugerują, że jej eksperymentalny związek może odwracać markery biologicznego starzenia. Mowa o substancji o nazwie rentosertib, pierwotnie opracowanej z myślą o pacjentach cierpiących na idiopatyczne włóknienie płuc (IPF) – chorobę prowadzącą do bliznowacenia tkanki płucnej. Najnowsze dane, opublikowane w prestiżowym czasopiśmie „Nature Biotechnology”, rzucają nowe światło na potencjał tego kandydata na lek.

W ubiegłorocznym badaniu klinicznym z udziałem 42 pacjentów zaobserwowano poprawę czynności płuc. Naukowcy wykorzystali jednak okazję i podczas trwania eksperymentu pobierali próbki krwi, aby przeanalizować zmiany w białkach. To właśnie te dane stały się kanwą dla nowej, intrygującej analizy, która skupia się nie na samych płucach, ale na procesie starzenia całego organizmu.

Jak sztuczna inteligencja mierzy tempo starzenia

Kluczowym narzędziem w tej analizie są tak zwane zegary starzenia. To zaawansowane modele sztucznej inteligencji, które na podstawie poziomu białek we krwi potrafią oszacować wiek biologiczny organizmu – czyli to, jak bardzo nasze ciało jest zużyte, niezależnie od metrykalnego wieku. W przeciwieństwie do zwykłego kalendarza, wiek biologiczny może być wyższy lub niższy w zależności od stylu życia, chorób czy genetyki.

Zespół Insilico Medicine postanowił podejść do sprawy niezwykle rygorystycznie. Zamiast polegać na jednym modelu, naukowcy uruchomili sześć różnych zegarów starzenia, które zostały zbudowane przez niezależne zespoły badawcze z Harvardu, Oksfordu, Pekinu oraz przez samą firmę Insilico. Każdy z tych modeli działa na nieco innych zasadach i został wytrenowany na innych danych.

Wyniki okazały się zaskakująco spójne. Wszystkie sześć modeli przewidziało niższy wiek biologiczny u pacjentów przyjmujących rentosertib w porównaniu z grupą otrzymującą placebo. Efekt ten był najbardziej widoczny w czwartym tygodniu leczenia, gdzie odnotowano spadek wieku biologicznego o trzy do czterech lat. Jeden z zegarów wskazał nawet na różnicę sięgającą sześciu lat. Należy jednak podkreślić, że nie oznacza to, iż pacjenci dosłownie odmłodnieli. Oznacza to jedynie, że wzorce białek w ich krwi zmieniły się w sposób, który modele AI interpretują jako młodszy wiek biologiczny.

Tego, co mnie przekonuje, nie jest skala efektu, ale zgodność wyników, ponieważ te modele nie dzielą ani swoich cech, ani danych treningowych.

Michael Levitt, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii, skomentował te wyniki w komunikacie prasowym firmy. Jego zdaniem kluczowy jest fakt, że aż sześć niezależnie opracowanych narzędzi wskazało ten sam kierunek zmian. To znacznie utrudnia zbagatelizowanie wyników jako przypadku czy błędu pojedynczego algorytmu.

Co stoi za odmłodzeniem krwi?

Naturalne jest pytanie, czy obserwowany efekt to faktyczne działanie przeciwstarzeniowe, czy jedynie skutek uboczny poprawy pracy płuc. Naukowcy z Insilico Medicine zwracają uwagę na interesującą zależność. Dawka leku, która przynosiła największą poprawę czynności płuc (60 mg raz dziennie), różniła się od tej, która w największym stopniu obniżała przewidywany wiek biologiczny (30 mg dwa razy dziennie). Ta rozbieżność sugeruje, że wpływ na markery starzenia jest przynajmniej częściowo niezależny od kondycji układu oddechowego.

Dodatkowego kontekstu dostarcza porównanie z ogromną bazą danych UK Biobank. Badacze zestawili profile białkowe pacjentów leczonych rentosertibem z ponad 55 tysiącami profili osób, u których śledzono, jak stężenia białek zmieniają się wraz z wiekiem. Firma twierdzi, że lek odwrócił dokładnie te zmiany, które typowo towarzyszą starzeniu. To korelacja, która nie stanowi dowodu, ale – jak sami przyznają przedstawiciele Insilico – pokazuje „potencjał” substancji.

Mimo obiecujących sygnałów, środowisko naukowe zachowuje ostrożność. Kardiolog Eric Topol, znany z dużego zaangażowania w badania nad długowiecznością, przyznaje w rozmowie z „The New York Times”, że lek wygląda zachęcająco, ale podkreśla, iż nie mamy jeszcze rozstrzygającego badania, które pozwoliłoby na wydanie ostatecznego werdyktu. Z kolei Vadim Gladyshev z Harvard Medical School zwraca uwagę na niewielką liczebność próby badawczej oraz na fakt, że zegary biologiczne nie zawsze są w pełni wiarygodnym narzędziem.

Gladyshev, mimo swoich zastrzeżeń, nazywa jednak to badanie „pierwszym, które bardzo wyraźnie pokazuje, że przewidywany wiek biologiczny można obniżyć”. Jego zdaniem brakuje jeszcze kluczowego elementu układanki – badań na zdrowych ochotnikach. Obecne wyniki mogą odnosić się wyłącznie do pacjentów z chorobą płuc, a ich organizmy znajdują się w specyficznym, przewlekłym stanie zapalnym.

Jak AI pomogła zaprojektować lek na starzenie

Sukces rentosertibu to również opowieść o potędze sztucznej inteligencji w procesie projektowania leków. Insilico Medicine wykorzystało do tego celu dwa odrębne systemy AI. Pierwszy z nich przeszukuje ogromne zbiory danych medycznych i literaturę naukową, aby zidentyfikować białka powiązane z daną chorobą. Drugi system analizuje strukturę tych białek i generuje cząsteczki, które mogą na nie oddziaływać.

To właśnie dzięki temu połączonemu podejściu firma trafiła na białko o nazwie TNIK, które okazało się istotnym celem zarówno w procesie starzenia, jak i we włóknieniu płuc. Od momentu zidentyfikowania białka do stworzenia kandydata na lek minęło zaledwie około 18 miesięcy – to imponująco krótki czas w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Obecnie rentosertib wszedł w trzecią fazę badań klinicznych nad IPF, czyli ostatni etap testów przed potencjalnym dopuszczeniem do obrotu.

Insilico Medicine, założone w Hongkongu w 2014 roku, stawia sobie za cel przyspieszenie prac nad nowymi lekami za pomocą generatywnej AI. Strategia ta przyciąga uwagę wielkich graczy rynkowych. Firma Eli Lilly, jeden z gigantów farmaceutycznych, niedawno zainwestowała w notowane na giełdzie Insilico, aby wspólnie wprowadzać na rynek leki opracowane przy wsparciu sztucznej inteligencji. Alex Zhavoronkov, założyciel i CEO firmy, informuje, że do marca 2026 roku jego zespół opracował przy użyciu generatywnej AI co najmniej 28 kandydatów na leki, z których wiele znajduje się już w fazie badań klinicznych.

Wyniki badania nad rentosertibem to bez wątpienia krok w stronę medycyny personalizowanej i walki z chorobami wieku starczego. Pokazują również, że AI może być nieocenionym narzędziem w odkrywaniu nowych terapii. Zanim jednak ogłosimy przełom w walce ze starzeniem, potrzebne będą dalsze, bardziej obszerne badania, które potwierdzą te wstępne obserwacje i określą, czy efekty można przenieść na zdrowe osoby. Perspektywa leku, który potrafi „naprawić” nasze ciało na poziomie molekularnym, jest kusząca, ale droga od obiecującej analizy do aptecznej półki jest wciąż długa i pełna wyzwań.

Źródło

Może Cię zainteresować