Uma nova publicação da revista Nature Aging, elaborada por pesquisadores da Integrated Biosciences, uma empresa de biotecnologia que combina biologia sintética e aprendizado de máquina para combater o envelhecimento, demonstra o poder da inteligência artificial (IA) na descoberta de novos compostos senolíticos para combater a senescência celular.
Os senolíticos são uma classe de pequenas moléculas que estão sendo muito estudadas por sua capacidade de suprimir processos relacionados à idade, como fibrose, inflamação e câncer.
O artigo intitulado “Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks”, escrito em colaboração com pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), do Broad Institute do MIT e da Harvard, descreve a triagem guiada por IA de mais de 800.000 compostos para revelar três candidatos a medicamentos com eficácia comparável e propriedades superiores de química medicinal em relação aos senolíticos atualmente em investigação, com foco na senescência celular.
“Este resultado de pesquisa é um marco significativo tanto para a pesquisa de longevidade quanto para a aplicação da inteligência artificial na descoberta de medicamentos”, disse Felix Wong, Ph.D., co-fundador da Integrated Biosciences e primeiro autor da publicação. “Esses dados demonstram que podemos explorar o espaço químico in silico e obter múltiplas candidatas a compostos antienvelhecimento com maior probabilidade de sucesso na clínica, em comparação com os exemplos mais promissores atualmente em estudo.”
Os senolíticos são compostos que induzem seletivamente a apoptose, ou morte celular programada, em células senescentes que não estão mais se dividindo, quadro chamado de “senescência celular”. Como uma característica do envelhecimento, as células senescentes estão implicadas em uma ampla variedade de doenças relacionadas à idade, como câncer, diabetes, doenças cardiovasculares e doença de Alzheimer. Apesar dos resultados clínicos promissores, a maioria dos compostos senolíticos identificados até o momento tem sido prejudicada pela baixa biodisponibilidade e por efeitos colaterais adversos.
A Integrated Biosciences foi fundada em 2022 para superar esses obstáculos, direcionar outras características 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 rotas mais promissoras para tratar doenças relacionadas à idade é identificar intervenções terapêuticas que removam seletivamente essas células do corpo, assim como os antibióticos matam as bactérias sem prejudicar as células do hospedeiro. Os compostos que descobrimos apresentam alta seletividade, além das propriedades favoráveis de química medicinal necessárias para obter um medicamento de sucesso”, disse Satotaka Omori, Ph.D., chefe de Biologia do Envelhecimento na Integrated Biosciences e co-primeiro autor da publicação. “Acreditamos que os compostos descobertos usando nossa plataforma terão melhores perspectivas em ensaios clínicos e eventualmente ajudarão a restaurar a saúde de indivíduos que estão envelhecendo.”
Em seu novo estudo, pesquisadores da Integrated Biosciences treinaram redes neurais profundas com dados gerados experimentalmente para prever a atividade senolítica de qualquer molécula. Usando esse modelo de IA, eles descobriram três compostos senolíticos altamente seletivos e potentes a partir de um espaço químico de mais de 800.000 moléculas.
Todos os três apresentaram propriedades químicas sugestivas de alta biodisponibilidade oral e foram encontrados com perfis de toxicidade favoráveis nos testes de hemólise e genotoxicidade. Análises estruturais e bioquímicas indicam que os três compostos se ligam à proteína Bcl-2, uma proteína que regula a apoptose e também é alvo de quimioterapia. Experimentos testando um dos compostos em camundongos de 80 semanas de idade, correspondentes aproximadamente a humanos de 80 anos, mostraram que ele eliminou células senescentes e reduziu a expressão de genes associados à senescência nos rins.
“Este trabalho ilustra como a IA pode ser usada para aproximar a medicina de terapias que abordam o envelhecimento, um dos desafios fundamentais da biologia”, disse James J. Collins, Ph.D., professor Termeer de Engenharia Médica e Ciências no MIT e presidente fundador do Conselho Consultivo Científico da Integrated Biosciences. “A Integrated Biosciences está construindo sobre a pesquisa básica que meu laboratório acadêmico tem realizado há mais de uma década, mostrando que podemos direcionar respostas ao estresse celular usando biologia de sistemas e sintética. Esta demonstração experimental e a plataforma excepcional que a produziu destacam-se no campo da descoberta de medicamentos e impulsionarão um progresso substancial na pesquisa de longevidade”.
Dr. Collins, que é o autor sênior do artigo da Nature Aging, liderou a equipe que descobriu o primeiro antibiótico identificado por aprendizado de máquina em 2020.
Referência:
Wong, F., Omori, S., Donghia, N.M. et al. Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks. Nat Aging (2023). https://doi.org/10.1038/s43587-023-00415-z
