Lo que la IA puede hacer con la medicina antienvejecimiento

La medicina antienvejecimiento reúne una amplia gama de prácticas, productos y tratamientos con el objetivo de mantener una apariencia juvenil, mejorar la salud y prolongar nuestra vida útil. Entre los múltiples campos que abarca esta medicina, la inteligencia artificial se ha sumado recientemente como una nueva arma para localizar otras formas de luchar contra el paso del tiempo.

Ahora, un equipo de investigadores de Integrated Biosciences, una empresa de biotecnología que combina biología sintética y aprendizaje automático para combatir el envejecimiento en conjunto con científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Instituto Broad del MIT y Harvard, ha publicado un estudio en la revista Nature Aging acerca de cómo se puede utilizar la inteligencia artificial (IA) para identificar nuevos compuestos senolíticos.

Fármacos antiedad

Los compuestos senolíticos (como la quercetina, el resveratrol, la nicotinamida o la metformina) son una clase de minimoléculas que cuentan con el potencial de inhibir los procesos relacionados con el envejecimiento, como la fibrosis (la formación de un exceso de tejido conjuntivo fibroso en un órgano o tejido como respuesta a una lesión, inflamación o enfermedad), la inflamación y el cáncer.

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Los avances más recientes de la ciencia han arrojado luz sobre estos compuestos que atacan y eliminan selectivamente las células senescentes -que se encuentran en estado de detención irreversible del ciclo celular-. Sin embargo, muchos de estos compuestos ya identificados presentan una escasa biodisponibilidad y efectos secundarios adversos.

Una ruta alternativa

En su trabajo, los expertos exponen que el análisis dirigido por IA de más de 800.000 compuestos dio como resultado la identificación exitosa de tres fármacos potenciales con una eficacia comparable y propiedades químicas medicinales superiores a las de los senolíticos que se están investigando en nuestros días.

“Los compuestos que descubrimos muestran una alta selectividad, así como las propiedades químicas medicinales favorables necesarias para producir un fármaco exitoso”, aclara Satotaka Omori, jefe de Biología del Envejecimiento en Integrated Biosciences. “Creemos que los compuestos descubiertos con nuestra plataforma tendrán mejores perspectivas en los ensayos clínicos y eventualmente ayudarán a restaurar la salud de las personas que envejecen”, añade.

Para descubrir estos nuevos compuestos, los investigadores entrenaron redes neuronales profundas en datos generados experimentalmente para predecir la actividad senolítica de cualquier molécula. Y finalmente llegaron los resultados. El entrenamiento de la IA posibilitó el descubrimiento de estos tres compuestos senolíticos altamente selectivos y potentes.

Tres compuestos prometedores

Todos ellos, explican los autores, mostraron propiedades químicas que sugerían una alta biodisponibilidad oral; de la misma forma, presentaban perfiles de toxicidad favorables en las pruebas de hemólisis (la descomposición de los glóbulos rojos) y genotoxicidad (la capacidad de una sustancia para dañar directa o indirectamente al ADN y los cromosomas de las células). Para comprobar los compuestos, realizaron diversos experimentos con ratones de 80 semanas de edad, que equivaldrían -aproximadamente- a seres humanos de 80 años. Descubrieron que los tres compuestos eliminaban las células senescentes y reducían la expresión de los genes asociados con la senescencia en los riñones.

"Este trabajo ilustra cómo se puede usar la IA para acercar la medicina un paso más a las terapias que abordan el envejecimiento"

“El resultado de esta investigación es un hito importante tanto para la investigación sobre la longevidad como para la aplicación de la inteligencia artificial al descubrimiento de fármacos”, explica Felix Wong, cofundador de Integrated Biosciences y líder del estudio. “Estos datos demuestran que podemos explorar el espacio químico in silico y emerger con múltiples compuestos antienvejecimiento candidatos que tienen más probabilidades de tener éxito en la clínica, en comparación con incluso los ejemplos más prometedores de su tipo que se estudian hoy”.

Los investigadores están convencidos de que este nuevo enfoque impulsará un progreso sustancial en la investigación de la longevidad.