Des chercheurs d’Integrated Biosciences, une entreprise de biotechnologie qui utilise la biologie synthétique et l’apprentissage automatique pour cibler le vieillissement, ont publié une étude dans le numéro de mai de Nature Aging. Cette étude met en évidence la capacité de l’intelligence artificielle (IA) à découvrir de nouveaux composés sénolytiques, une classe de petites molécules étudiées pour leur potentiel à réduire des processus liés au vieillissement, tels que la fibrose, l’inflammation et le cancer.
Les cellules sénescentes sont souvent associées à diverses maladies liées à l’âge
Des sénolytiques à l’étude
En collaboration avec des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et du Broad Institute of MIT et Harvard, l’article intitulé « Découverte de sénolytiques à petites molécules avec des réseaux neuronaux profonds » décrit l’utilisation de l’intelligence artificielle pour cribler plus de 800 000 composés et identifier trois candidats médicaments. Ces derniers se sont révélés aussi efficaces, voire plus, que les sénolytiques actuellement à l’étude, avec des propriétés de chimie médicinale supérieures.
Dans cette étude, Felix Wong, co-fondateur d’Integrated Biosciences et premier auteur de l’article, souligne que « les résultats obtenus représentent une avancée significative dans la recherche sur la longévité et l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la découverte de médicaments. » Selon lui, « ces résultats montrent qu’il est possible d’explorer l’espace chimique de manière virtuelle pour identifier plusieurs candidats médicaments anti-âge ayant une plus grande chance de succès en clinique, par rapport aux exemples les plus prometteurs actuellement étudiés. »
Les sénolytiques sont des composés qui ont la capacité d’induire la mort programmée des cellules sénescentes, qui ne se divisent plus
Les sénolytiques sont des composés qui ont la capacité d’induire la mort programmée des cellules sénescentes, qui ne se divisent plus. Ces cellules sont souvent associées à diverses maladies liées à l’âge, notamment le cancer, le diabète, les maladies cardiovasculaires et la maladie d’Alzheimer. Bien que les résultats cliniques des sénolytiques soient prometteurs, leur biodisponibilité et leurs effets secondaires indésirables représentent un frein important pour leur utilisation.
C’est pour surmonter ces obstacles que la société Integrated Biosciences a été fondée en 2022. Elle se concentre sur la découverte de nouveaux marqueurs du vieillissement, en utilisant des technologies de pointe telles que l’intelligence artificielle et la biologie synthétique pour développer des médicaments anti-âge plus efficaces et plus sûrs.
Ces composés découverts auront de meilleures perspectives dans les essais cliniques et pourront aider à restaurer la santé des personnes âgées
Selon Satotaka Omori, responsable de la biologie du vieillissement chez Integrated Biosciences et co-premier auteur de l’article, « une des voies les plus prometteuses pour traiter les maladies liées à l’âge consiste à identifier des interventions thérapeutiques qui ciblent sélectivement les cellules sénescentes, de la même manière que les antibiotiques tuent les bactéries sans affecter les cellules de l’hôte. Les composés découverts présentent une grande sélectivité ainsi que des propriétés de chimie médicinale favorables pour leur utilisation en tant que médicaments efficaces. Grâce à leur plateforme innovante, les chercheurs d’Integrated Biosciences espèrent que ces composés auront de meilleures perspectives dans les essais cliniques et pourront aider à restaurer la santé des personnes âgées. »
Utilisation de l’IA et la biologie synthétique pour développer des médicaments anti-âge plus efficaces et plus sûrs
Ouverture de la voie à de nouveaux traitements anti-âge
Les chercheurs d’Integrated Biosciences ont utilisé leur plateforme de deep learning pour entraîner des réseaux neuronaux profonds sur des données expérimentales, afin de prédire l’activité sénolytique de diverses molécules. Grâce à cette méthode, ils ont découvert trois composés sénolytiques hautement sélectifs et puissants parmi plus de 800 000 molécules testées. Ces composés ont montré des propriétés chimiques suggérant une biodisponibilité orale élevée et ont été trouvés non toxiques lors de tests d’hémolyse et de génotoxicité. Ces résultats ouvrent la voie à des avancées significatives dans le développement de nouveaux traitements anti-âge.
Les résultats des analyses structurelles et biochimiques ont démontré que les trois composés identifiés se lient à la protéine Bcl-2, une cible courante de la chimiothérapie qui régule l’apoptose. Des tests menés sur l’un de ces composés ont été réalisés sur des souris âgées de 80 semaines, l’équivalent approximatif d’un individu de 80 ans, et ont révélé que ce composé était capable d’éliminer les cellules sénescentes et de réduire l’expression des gènes associés à la sénescence dans les reins. Ces résultats prometteurs soulignent le potentiel thérapeutique de ces composés en tant que traitement anti-âge.
Le Dr James J. Collins, professeur Termeer d’ingénierie et de sciences médicales au MIT et président fondateur du comité consultatif scientifique d’Integrated Biosciences, a souligné « le potentiel de l’IA pour faire avancer la médecine en matière de thérapies anti-âge, l’un des défis fondamentaux de la biologie. » En tant qu’auteur principal de l’article publié dans Nature Aging, le Dr Collins a dirigé l’équipe qui a découvert le premier antibiotique identifié par apprentissage automatique en 2020. Ces résultats témoignent de l’importance croissante de l’IA dans la recherche et le développement de nouveaux traitements médicaux. Integrated Biosciences s’appuie sur les travaux de recherche de mon laboratoire universitaire des dix dernières années, montrant que les réponses de stress cellulaire peuvent être ciblées à l’aide de la biologie systémique et synthétique.
Cette étude est une prouesse expérimentale remarquable, réalisée à l’aide d’une plateforme exceptionnelle dans le domaine de la découverte de médicaments. Les résultats obtenus sont prometteurs et contribueront à faire avancer significativement la recherche sur la longévité.
SOURCE : Phys Org
Traduit de l’anglais
