Искусственный интеллект выявил, что подавление TNIK может стать стратегией борьбы со старением

Снижение потребления фолатов может улучшить метаболизм у стареющих животных. Снижение потребления фолатов может улучшить метаболизм у стареющих животных.

Исследование, проведенное под руководством специалистов из Insilico Medicine, раскрывает потенциал ингибирования TNIK как инновационной стратегии против старения. Используя лабораторию на основе искусственного интеллекта, команда выделила INS018_055 (Рентосертиб) — мощную маленькую молекулу TNIK, ранее разработанную Insilico Medicine и уже перешедшую в стадию клинических испытаний на идиопатический легочный фиброз (IPF) — как эффективное средство, уменьшающее клеточное старение. Результаты опубликованы в журнале «Aging and Disease» (IF=7.843).

Возможности генеративного искусственного интеллекта уже продемонстрировали впечатляющий потенциал в трансформации здравоохранения и продвижении исследований долголетия. В данном исследовании AI помогает выявлять двойного назначения терапевтические возможности, охватывающие как конкретные заболевания, такие как IPF, так и общие биологические процессы старения. Кроме того, эффективность и непредвзятый анализ научных экспериментов в нашей лаборатории за счет использования ИИ подчеркивает огромные перспективы этого подхода.

Реклама

Прошлые исследования показали, что TNIK (киназа, взаимодействующая с Traf2 и Nck) играет ключевую роль в процессе клеточного старения, управляя основными сигнальными путями, которые тесно связаны как с клеточным старением, так и с фиброзом. В рамках этого исследования специалисты оценили потенциал Рентосертиба в качестве средства против старения посредством комплексного подхода, сочетающего модели старения in vitro, мультииомический анализ данных и механистические исследования.

Исследование проводилось в ультрасовременной лаборатории Insilico, оснащенной технологиями искусственного интеллекта, что позволило автоматизировать процессы на всех этапах, включая обработку образцов, контроль качества, высокопроизводительный скрининг, визуализацию, секвенирование нового поколения и анализ. Такой подход не только увеличивает эффективность, но и обеспечивает воспроизводимость и объективность результатов. Обратная связь от экспериментов также позволяет ИИ моделям постоянно совершенствоваться, повышая точность в обнаружении целей и прогнозировании показаний.

Результаты показывают, что Рентосертиб значительно снижает маркеры, связанные с возрастом, такие как секреторный фенотип, ассоциированный со старением (SASP) и ремоделирование внеклеточного матрикса в различных моделях старения. Механистически, ингибирование TNIK снижает активность путей TGF-β и Wnt, сильно связанных с процессами старения, фиброзом и старением. Таким образом, Рентосертиб показал себя как безопасное и эффективное средство против старения, сохраняя жизнеспособность здоровых клеток. Это исследование открывает путь к изучению Рентосертиба в более широком контексте, особенно в идиопатических старческо-дегенеративных состояниях.

На момент публикации статьи Рентосертиб проходит этап клинических испытаний фазы 2 в США и успешно завершил фазу 2а в Китае, показав многообещающие результаты в улучшении функции легких у пациентов с идиопатическим легочным фиброзом (IPF). Разработка Рентосертиба стала возможной благодаря платформе ИИ Insilico, которая сыграла ключевую роль в определении терапевтической цели и разработке молекулы.

Insilico Medicine с 2016 года, когда впервые в рецензируемом журнале описала концепцию использования генеративного ИИ для разработки новых молекул, продолжает интеграцию технических прорывов в платформе Pharma.AI. Эта платформа, основанная на генеративном ИИ, охватывает области биологии, химии, разработки медицинских препаратов и научных исследований.

С начала 2021 года, благодаря платформе Pharma.AI, Insilico выдвинула 22 кандидата на стадии разработки или доклинических исследований и завершила несколько клинических испытаний с положительными результатами. Интеграция технологий ИИ и автоматизации демонстрирует значительное улучшение эффективности по сравнению с традиционными методами разработки лекарственных препаратов, которые обычно занимают 2,5-4 года, что позволяет Insilico достигать этапа разработки за 12-18 месяцев, синтезируя и тестируя 60-200 молекул на программу и обеспечивая 100%-ую успешность перехода от стадии разработки к IND (Исследовательской новой заявке).

Источник: NewsMedical

Добавить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Будьте в курсе самых важных событий

Нажимая кнопку "Подписаться", вы подтверждаете, что ознакомились с нашими условиями и соглашаетесь с ними. Политика конфиденциальности и Условия использования
Реклама