Inteligência artificial identifica candidatos a medicamentos antienvelhecimento

A  publicação  na edição de maio da Nature Aging por pesquisadores da Integrated Biosciences, uma empresa de biotecnologia que combina biologia sintética e machine learning para atacar o envelhecimento, demonstra o poder da inteligência artificial (IA) para descobrir novos compostos senolíticos, uma classe de pequenas moléculas sob intenso estudo por causa da sua  capacidade de suprimir processos relacionados à idade, como fibrose,  inflamação e cancro.

O artigo, "Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks", de autoria em colaboração com pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT) e do Broad Institute of MIT e Harvard, descreve a triagem guiada por IA de mais de 800.000 compostos para revelar três candidatos a medicamentos com eficácia comparável e propriedades químicas medicinais superiores às dos senolíticos atualmente sob investigação.

"Este resultado da pesquisa é um marco significativo tanto para a pesquisa de longevidade quanto para a aplicação da inteligência artificial à descoberta de medicamentos", disse Felix Wong, Ph.D., cofundador da Integrated Biosciences e primeiro autor da publicação. "Esses dados demonstram que podemos explorar o espaço químico in silico e emergir com vários compostos antienvelhecimento candidatos que têm maior probabilidade de sucesso na clínica, em comparação com até mesmo os exemplos mais promissores de seu tipo que estão sendo estudados hoje."

Os senolíticos são compostos que induzem seletivamente a apoptose, ou morte celular programada, em células senescentes que já não se dividem. Uma característica do envelhecimento, as células senescentes têm sido implicadas em um amplo espectro de doenças e condições relacionadas à idade, incluindo câncer, diabetes, doenças cardiovasculares e doença de Alzheimer. Apesar dos resultados clínicos promissores, a maioria dos compostos senolíticos identificados até à data têm sido prejudicados pela fraca biodisponibilidade e efeitos secundários adversos. A Integrated Biosciences foi fundada em 2022 para superar esses obstáculos, visar outras marcas negligenciadas do envelhecimento e avançar no desenvolvimento de medicamentos antienvelhecimento de forma mais geral usando inteligência artificial, biologia sintética e outras ferramentas de próxima geração.

"Uma das vias mais promissoras para tratar doenças relacionadas com a idade é identificar intervenções terapêuticas que removam seletivamente estas células do corpo, à semelhança da forma como os antibióticos matam as bactérias sem prejudicar as células hospedeiras. Os compostos que descobrimos exibem alta seletividade, bem como as propriedades químicas medicinais favoráveis necessárias para produzir uma droga bem-sucedida", disse Satotaka Omori, Ph.D., Chefe de Biologia do Envelhecimento na Integrated Biosciences e primeiro autor conjunto da publicação. "Acreditamos que os compostos descobertos usando nossa plataforma terão melhores perspetivas em ensaios clínicos e, eventualmente, ajudarão a restaurar a saúde de indivíduos idosos."

Em seu novo estudo, os pesquisadores da Integrated Biosciences treinaram redes neurais profundas em dados gerados experimentalmente para prever a atividade senolítica de qualquer molécula. Usando este modelo de IA, eles descobriram três compostos senolíticos altamente seletivos e potentes de um espaço químico de mais de 800.000 moléculas. Todos os três apresentaram propriedades químicas sugestivas de alta biodisponibilidade oral e apresentaram perfis de toxicidade favoráveis em testes de hemólise e genotoxicidade.

Análises estruturais e bioquímicas indicam que os três compostos se ligam à Bcl-2, uma proteína que regula a apoptose e também é alvo da quimioterapia. Experiências que testaram um dos compostos em ratinhos com 80 semanas de idade, correspondendo aproximadamente a humanos de 80 anos, descobriram que eliminava as células senescentes e reduzia a expressão de genes associados à senescência nos rins.

"Este trabalho ilustra como a IA pode ser usada para aproximar a medicina das terapias que abordam o envelhecimento, um dos desafios fundamentais da biologia", disse James J. Collins, Ph.D., Professor Termeer de Engenharia Médica e Ciência no MIT e presidente fundador do Conselho Consultivo Científico de Biociências Integradas. O Dr. Collins, que é autor sênior do artigo da Nature Aging, liderou a equipe que descobriu o primeiro antibiótico identificado por aprendizado de máquina em 2020.

"As Biociências Integradas estão a basear-se na investigação básica que o meu laboratório académico tem feito na última década, mostrando que podemos visar respostas ao stress celular utilizando sistemas e biologia sintética. Este tour de force experimental e a plataforma estelar que o produziu fazem com que este trabalho se destaque no campo da descoberta de medicamentos e impulsionará um progresso substancial na pesquisa de longevidade."

Células Zumbis acumulam-se com o envelhecimento