Yapay zeka, bugüne kadarki en güçlü yaşlanma karşıtı molekülünü keşfetti!

Edinburgh Üniversitesi Genetik ve Moleküler Tıp Enstitüsü Araştırma Görevlisi Vanessa Smer-Barreto ve ekip arkadaşları, bu teknolojiyi kullanarak umut vaat eden 3 farklı senolitik (senolytic) ilaç adayı keşfetmeyi başardı. Senolitik ilaçlar, yaşlanmayı yavaşlatan ve yaşla ilişkili hastalıkları önleyen ilaçlardır.

Bu ilaçlar yaşlanan hücreleri öldürerek etki gösterir. Yaşlanan hücreler metabolik olarak faal ve “canlı” durumdadır. Ancak çoğalma yeteneğini kaybetmiş olması sebebiyle zombi hücreler olarak da adlandırılır.

Hücrelerin çoğalamaması tek başına olumsuz bir durum değil. Örnek olarak güneş ışınlarından zarar gören hücrelerin düşünelim. Bu hücrelerin DNA’ları hasra görmüştür ve çoğalmamaları bu hasarın yayılmasını engeller.

Ancak yaşlanan hücreler bazı yönlerden zararlı olabilir. Bu hücreler, inflamatuvar proteinler içeren bir karışım salgılar, bu maddeler komşu hücrelere de yayılabilir. Yaşamımız boyunca hücrelerimiz ultraviyole ışınları ve kimyasallar gibi birçok zararlı etkene maruz kalır, bu nedenle söz konusu hücreler birikir. Yaşlanan hücrelerin miktarının yüksek olması; tip 2 diyabet, COVID, pulmoner fibröz, osteoartrit ve kanser gibi birçok hastalıkla ilişkilidir.

Laboratuvar fareleri ile yapılan çalışmalar, senolitik ilaçlar kullanılarak yaşlanan hücrelerin ortadan kaldırılmasının bu hastalıkları iyileştirebileceğini göstermiştir. Bu ilaçlar sağlıklı hücreleri canlı tutarken, zombi hücreleri öldürebilir.

Bugüne dek tanımlanan 80 senolitik var, bunlardan yalnızca 2’si test edilebildi. Daha fazla senolitik test edilmesi kulağa hoş gelse de, bir ilacın piyasaya çıkabilmesi için 10-20 yıl arası bir süreye ve milyarlarca dolar finansmana ihtiyaç var.

Yapay zeka ile ilaç keşfinde yeni bir dönem

Vanessa Smer-Barreto ve ekip arkadaşları, yeni senolitik ilaç adaylarını belirlemek için makine öğrenimi modellerini eğitme fikriyle yola çıktı. Bunu yapmak için yapay zeka modellerine bilinen senolitik ve senolitik olmayan örnekler verildi. Modeller bu ikisi arasında ayrım yapmayı öğrendi, bu sayede daha önce hiç görmedikleri moleküllerin senolitik olup olamayacağını tahmin etme yeteneği kazandı.

Çalışma ekibi uygun bir model belirleyerek yapay zekayı tahminler yapması için ayarladı. Yapay zekaya 4.340 molekül veren ekip, 5 dakika içinde bir sonuç listesi almayı başardı.

Yapay zeka modeli, senolitik olma olasılığının yüksek olduğunu düşündüğü en yüksek puan alan 21 molekülü belirledi. Yapay zekanın incelediği 4.340 molekül laboratuvarda test etmiş olsaydı, deneysel makine ve düzeneğin maliyetini haricinde, sadece bileşikleri satın almak için en az birkaç haftalık yoğun bir çalışma ve 50.000 Avro bütçe gerekecekti.

İlaç adayları hücreler üzerinde test edildi

Daha sonra, yapay zeka tarafından belirlenen bu ilaç adayları sağlıklı ve yaşlanan hücreler üzerinde test edildi. Sonuçlar, 21 bileşikten üçünün (periplocin, oleandrin ve ginkgetin) normal hücrelerin çoğunu canlı tutarken yaşlanan hücreleri ortadan kaldırabildiğini gösterdi. Bu yeni senolitikler daha sonra vücutta nasıl çalıştıkları hakkında daha fazla bilgi edinmek için daha ileri testlere tabi tutuldu.

Daha ayrıntılı biyolojik deneyler, üç ilaç arasından Oleandrin’in, türünün bilinen en iyi performans gösteren senolitik ilacından daha etkili olduğunu gösterdi.

Veri bilimcileri, kimyagerler ve biyologları içeren bu disiplinler arası yaklaşımın potansiyeli oldukça büyük. Yeterince yüksek kaliteli veri sağlandığında, yapay zeka modelleri kimyagerlerin ve biyologların hastalıklara, özellikle de karşılanmamış ihtiyaçlara yönelik tedaviler ve çareler bulmak için yaptıkları inanılmaz çalışmaları hızlandırma potansiyeline sahip.

Bu makale, Creative Commons lisansı altında The Conversation'da yayınlandı. Orijinal makaleyi okumak için buraya tıklayabilirsiniz.