Studiul lor propune un paradigma reproducibilă „de la AI la clinică” care poate aduce avansuri către terapii eficiente clinic, vizând complexitățile împletite ale îmbătrânirii și a bolii Alzheimer.
Descoperirile demonstrează cum cadrele computaționale sofisticate, precum învățarea automată, învățarea profundă și analiza bazată pe rețele, pot să exploreze și să interpreteze sistematic seturi de date genetice, transcriptomice și farmacologice ample pentru a revoluționa descoperirea de medicamente.
„Metodologia noastră condusă de AI oferă o abordare transformatoare pentru depășirea barierelor tradiționale din dezvoltarea de medicamente, deschizând noi căi pentru terapii precise multitarget și avansând strategiile de translatare pentru tulburările neurologice complexe legate de îmbătrânire”, a declarat Yuan Sun, de la Universitatea Farmaceutică Chineză, și colegii săi în revista Science Advances.
Proiecțiile sugerează că aproape un sfert din populația lumii va avea peste 65 de ani în următoarele două decenii. În același timp, este în creștere fără precedent numărul bolilor legate de vârstă, în special a tulburărilor neurodegenerative precum boala Alzheimer.
Îmbătrânirea este recunoscută în mod constant ca principalul factor de risc pentru boala Alzheimer, iar terapiile care vizează simultan mecanismele de îmbătrânire și patogeneza bolii Alzheimer au un imens potențial clinic care ar putea revoluționa peisajul tratamentelor pentru bolile neurodegenerative legate de vârstă.
Cu toate acestea, liniile convenționale de descoperire a medicamentelor se confruntă cu complexitatea și interconectivitatea inherentă a semnelor distinctive ale îmbătrânirii, cum ar fi inflamația cronică, disfuncția mitocondrială și dezechilibrul redox.
Aproximativ 200 de studii clinice au fost efectuate cu scopul de a dezvolta terapii pentru boala Alzheimer, iar aproape toate au eșuat.
Pentru a investiga abordări alternative, cercetătorii au dezvoltat o metodă ghidată de AI numită predictorul de eficacitate a medicamentelor bazat pe cale și transcriptom (PTD-DEP).
Modelul a fost conceput special pentru identificarea sistematică și optimizarea candidaților de molecule mici capabili să vizeze căile patologice comune care stau la baza îmbătrânirii și a bolii Alzheimer.
Folosind PTD-DEP, echipa a identificat melatonina – folosită în mod obișnuit pentru insomnie – ca un candidat promițător care a arătat un potențial terapeutic împotriva atât a îmbătrânirii, cât și a bolii Alzheimer.
Ghidată de tehnologia de chimere de targetare a proteolizei combinată cu predicția computațională CB-Dock2, Sun și colegii săi au descoperit p300 ca o țintă moleculară critică a melatoninei.
Au fost efectuate apoi analize integrative folosind tehnici precum Cleavage Under Targets and Tagmentation, imunoprecipitarea-masă spectrometriei (IP-MS), secvențierea ARN la nivelul unei singure celule și transcriptomica spațială, completate de validări farmacologice riguroase.
Acest lucru a relevat faptul că melatonina vizează complexul transcripțional p300/specificitate proteină 1 localizat în regiunile super-enhancer. Această interacțiune țintită
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
