تعتبر عملية استنباط أدوية جديدة مهمة مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، لكن نوعًا من الذكاء الاصطناعي يسمى التعلم الآلي يمكنه تسريع العملية بشكل كبير والقيام بالمهمة بشكل أسرع بكثير.
واستخدمت الباحثة فانسيا سمير-باريتو وزملاؤها هذه التقنية أخيرا للعثور على ثلاثة مرشحين واعدين كأدوية مثبطة للشيخوخة ومانعة للأمراض المرتبطة بها، ويسمى هذا النوع من العقاقير “بسينوليتسكس”.
ويعمل “سينوليتسكس” عن طريق قتل الخلايا الشائخة، هذه خلايا “حية” (نشطة التمثيل الغذائي)، لكنها لم تعد قادرة على التكاثر، ومن هنا اسمها المستعار: خلايا الزومبي.
لقد عانت هذه الخلايا من تلف الحمض النووي، على سبيل المثال، خلايا الجلد التي تضررت بفعل أشعة الشمس، لذا فإن إيقاف التكاثر يوقف انتشار الضرر.
وأضافت الباحثة: “لكن الخلايا الشائخة ليست دائمًا شيئًا جيدًا، حيث تفرز مزيجًا من البروتينات الالتهابية التي يمكن أن تنتشر إلى الخلايا المجاورة”.
على مدار حياتنا، تعاني خلايانا من وابل من الهجمات، من الأشعة فوق البنفسجية إلى التعرض للمواد الكيميائية، وبالتالي تتراكم هذه الخلايا. وتتعرض أعداد كبيرة من الخلايا الشائخة لمجموعة من الأمراض بما في ذلك مرض السكري من المستوى 2، وفيروس كورونا، والتليف الرئوي، وهشاشة العظام، والسرطان.
وأردفت الباحثة لموقع “ساينس أليرت” اليوم الجمعة: “أظهرت الدراسات التي أُجريت على فئران التجارب أن القضاء على الخلايا الشائخة باستخدام الأدوية المثبطة للشيخوخة يمكن أن يخفف من هذه الأمراض”.
يمكن لهذه الأدوية أن تقتل خلايا الزومبي مع الحفاظ على الخلايا السليمة على قيد الحياة.
وتابعت سمير-باريتو: “من المعروف أن نحو 80 دواء للشيخوخة تم اكتشافها، ولكن تم اختبار اثنين فقط على البشر: مزيج من دزاتينيب وكويرسيتين، سيكون من الرائع العثور على المزيد من الأدوية المثبطة للشيخوخة التي يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من الأمراض، لكن الأمر يستغرق من 10 إلى 20 عامًا ومليارات الدولارات للوصول إلى السوق”.
وأرادت سمير-باريتو وزملاؤها، بما في ذلك باحثون من جامعة إدنبرة والمجلس الوطني الإسباني للبحوث، معرفة ما إذا كان بإمكاننا تدريب نماذج التعلم الآلي لتحديد الأدوية المرشحة للشيخوخة الجديدة.
للقيام بذلك، قام الباحثون بتزويد نماذج الذكاء الاصطناعي بأمثلة على الحالة المعروفة للشيخوخة وحالات أخرى ليست متعلقة بالشيخوخة.
وتعلمت النماذج التمييز بين الاثنين، ويمكن استخدامها للتنبؤ فيما إذا كانت الجزيئات التي لم تختبرمن قبل أن تكون أيضًا مسببة للشيخوخة.
وبينت سمير-باريتو: “عند حل مشكلة التعلم الآلي، عادةً ما نختبر البيانات على مجموعة من النماذج المختلفة أولاً لأن بعضها يميل إلى الأداء بشكل أفضل من البعض الآخر”.
لقد حددنا أفضل نموذج لدينا وأعطيناه 4340 جزيء وبعد خمس دقائق قدم قائمة بالنتائج، حيث حدد نموذج الذكاء الاصطناعي 21 جزيئا حاصلًا على أعلى الدرجات والتي يُعتقد أن لها احتمالية عالية لكونها مثبطة للشيخوخة.
وأوضحت: “إذا قمنا باختبار 4340 جزيئا أصليًا في المختبر، لكان قد استغرق الأمر بضعة أسابيع على الأقل من العمل المكثف و50000 جنيه إسترليني فقط لشراء المركبات، دون احتساب تكلفة الآلات التجريبية والإعداد”.
وتابعت: “ثم اختبرنا هذه الأدوية المرشحة على نوعين من الخلايا: صحية ومصابة بالشيخوخة، وأظهرت النتائج أنه من بين 21 مركبًا، تمكن ثلاثة (بيريبلوسين وأولياندرين وجينكستين) من القضاء على الخلايا الشائخة، مع الحفاظ على معظم الخلايا الطبيعية على قيد الحياة”.
وختمت سمير-باريتو: “ثم شرعت هذه الأدوية الجديدة في إجراء مزيد من الاختبارات لمعرفة المزيد حول كيفية عملها في الجسم، وأظهرت التجارب البيولوجية الأكثر تفصيلاً أنه من بين الأدوية الثلاثة، كان الأولياندرين أكثر فاعلية من أفضل دواء مضاد للشيخوخة معروف من نوعه”.
