Yapay Zeka Şimdiye Kadarki En Güçlü Yaşlanma Karşıtı Molekülü Keşfetmiş Olabilir
‘İlaç keşfi’ olarak adlandırılan yeni ilaçların keşfedilmesi pahalı ve zaman alıcı bir iştir. Ancak makine öğrenimi adı verilen bir tür yapay zeka bu süreci büyük ölçüde hızlandırabilir ve işi daha ucuza yapabilir.
Meslektaşlarım ve ben yakın zamanda bu teknolojiyi kullanarak geratolitik ilaçlar, yani yaşlanmayı yavaşlatan ve yaşa bağlı hastalıkları önleyen ilaçlar için umut vaat eden üç adayı belirledik.
Geratolitik ilaçlar yaşlanan hücreleri öldürerek çalışır. Bu hücreler ‘canlıdır’ (metabolik olarak aktiftir) ancak artık üremezler, bu nedenle zombi hücreler olarak adlandırılırlar.
Ürememek mutlaka kötü bir şey değildir. Bu tür hücreler hasarlı DNA’ya sahiptir (örneğin güneş ışığından zarar gören cilt hücreleri) ve replikasyonun durdurulması hasarın yayılmasını önleyebilir.
Ancak, yaşlanan hücreler her zaman iyi bir şey değildir. Yaşlanan hücreler, komşu hücrelere yayılabilen iltihaplı proteinlerden oluşan bir kokteyl salgılar. Yaşamımız boyunca hücrelerimiz UV radyasyonuna ve kimyasallara maruz kalmak da dahil olmak üzere çeşitli saldırılara maruz kalır.
Çok sayıda yaşlanan hücre, tip 2 diyabet, COVID, pulmoner fibroz, osteoartrit ve kanser dahil olmak üzere bir dizi hastalıkla ilişkilendirilmiştir.
Laboratuvar farelerinde yapılan çalışmalar, yaşlanma karşıtı ilaçlar kullanılarak yaşlanan hücrelerin ortadan kaldırılması halinde bu hastalıkların tedavi edilebileceğini göstermiştir. Bu ilaçlar zombi hücreleri öldürürken sağlıklı hücreleri canlı tutabilmektedir.
Yaklaşık 80 yaşlanma karşıtı ajan bilinmektedir, ancak sadece iki tanesi, dasatinib ve quercetin kombinasyonu, insanlarda test edilmiştir. Çeşitli hastalıklar için kullanılabilecek daha fazla geratolitik ilaç bulmak güzel olurdu, ancak ilaçların pazara ulaşması 10 ila 20 yıl ve milyarlarca dolar alacaktır.
Sonuçlar dakikalar içinde.
Edinburgh Üniversitesi ve Santander, İspanya’daki İspanyol Ulusal Araştırma Konseyi IBBTEC-CSIC’den araştırmacıların da dahil olduğu meslektaşlarım ve ben, yeni geriatrik çözünen ilaç adaylarını belirlemek için makine öğrenimi modellerini eğitip eğitemeyeceğimizi bilmek istedik.
Bunu yapmak için yapay zeka modelini bilinen hemolitik ve hemolitik olmayan örneklerle besledik. Model bu ikisi arasında ayrım yapmayı öğrendi ve daha önce görülmemiş bir molekülün geriatrikolitik aktiviteye sahip olup olmayacağını tahmin etmek için kullanılabildi. Makine öğrenimi problemlerini çözerken, veriler genellikle ilk olarak birkaç farklı model üzerinde test edilir.
En iyi performans gösteren modeli belirlemek için, sürecin başında mevcut eğitim verilerinin küçük bir kısmı ayrılır ve eğitim süreci tamamlanana kadar modelden gizlenir.
Bu test verileri daha sonra modeldeki hata sayısını ölçmek için kullanılır. En az hataya sahip olan kazanır.
En iyi model belirlenir ve tahmin için ayarlanır. 4.340 molekül verildiğinde, beş dakika sonra bir sonuç listesi görüntülenmiştir.
Yapay zeka modeli, en yüksek puanı alan ve senil hemoliz olma olasılığı en yüksek olan 21 molekülü belirledi. Eğer 4340 molekül laboratuvarda test edilmiş olsaydı, en az birkaç haftalık yoğun çalışma ve laboratuvar makineleri ve kurulum maliyetinin yanı sıra sadece bileşikleri satın almak 50.000 sterline mal olacaktı.
Bu ilaç adayları daha sonra sağlıklı ve yaşlanan hücrelerde test edildi. Sonuçlar, 21 bileşikten üçünün (periprosin, oleandrin ve ginkgetin) normal hücrelerin çoğunu canlı tutarken yaşlanan hücreleri ortadan kaldırabildiğini gösterdi. Daha sonra bu yeni yaşlanma karşıtı maddelerin vücutta nasıl çalıştığını görmek için başka testler yapıldı.
Daha ayrıntılı biyolojik deneyler, üç ilaçtan oleandrinin bilinen bu türden en iyi performans gösteren yaşlanma karşıtı ajanlardan daha etkili olduğunu gösterdi.
Veri bilimcileri, kimyagerler ve biyologları içeren bu multidisipliner yaklaşımın potansiyel yansımaları muazzamdır. Yeterli ve yüksek kaliteli veri sağlandığında, yapay zeka modelleri, kimyagerlerin ve biyologların, özellikle karşılanmamış ihtiyaçları olan hastalıklar için tedavi ve iyileştirmeler bulmak amacıyla yaptıkları mükemmel çalışmaları hızlandırabilir.
Yaşlanan hücrelerde doğrulamayı tamamladıktan sonra, şimdi insan akciğer dokusunda üç aday yaşlanma inhibitörünü test ediyoruz. Bir sonraki sonuçları bir yıl içinde bildirmeyi umuyoruz.
Derleyen: Deniz KAFKAS
Kaynak: Yapay Zeka Şimdiye Kadarki En Güçlü Yaşlanma Karşıtı Molekülü Keşfetmiş Olabilir