Usando Inteligencia Artificial chileno publica estudio en Nature por descubrir potenciales sustancias contra la vejez

A través de modelos que utilizan Inteligencia Artificial, el investigador chileno Diego Oyarzún, junto a su equipo de la Universidad de Edimburgo, Reino Unido descubrió tres potenciales “fórmulas” que permitirían combatir el envejecimiento humano, actuando sobre las “células defectuosas” que están detrás de ciertas enfermedades degenerativas, así como de problemas de la vista o de movilidad que llegan con el avance de los años.

El método es revolucionario, por lo que fue publicado en la revista científica Nature, bajo el título “Descubrimiento de senolíticos mediante aprendizaje automático”, además de capturar la atención de medios internacionales, puesto que logra esto a través de algoritmos de Inteligencia Artificial, en vez de tener que pasar por estudios clínicos mucho más largos, costosos y riesgosos.

La investigación indica que mediante tres sustancias químicas (ginkgetina, periplocina y oleandrina), todas encontradas en hierbas medicinales tradicionales, se pueden eliminar las células defectuosas que conducen a enfermedades, y pueden eliminar las células defectuosas, conocidas como células senescentes, vinculadas a enfermedades y deterioro de la vista y la movilidad, detalla el análisis.

Oyarzún, egresado de la Universidad Federico Santa María de Valparaíso, y responsable de este hallazgo, el científico detalla a Qué Pasa los pormenores del descubrimiento. “Primero entrenamos los algoritmos de IA con compuestos químicos existentes. Le mostramos compuestos que son efectivos y compuestos que son inefectivos, de manera que el software aprende a detectar patrones comunes en esos compuestos”.

“Una vez entrenado, corremos el algoritmo en catálogos de nuevos compuestos, y nos entrega un puntaje, es decir la probabilidad de que ese compuesto sea eficaz contra la células senescentes”, agrega.

“Este proceso nos permitió identificar 21 de 4.200 compuestos que el algoritmo declara como efectivos. Sometimos esos a pruebas experimentales con células y encontramos que 3 de ellos efectivamente funcionan, y eliminan las celular senescentes de manera efectiva”, señala Oyarzún.

Para obtener este resultado, los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje automático y datos de más de 2.500 estructuras químicas descubiertas en estudios anteriores. Luego, emplearon modelos para evaluar más de 4.000 productos químicos, identificando 21 candidatos potenciales a fármacos para pruebas experimentales, determinando finalmente que la ginkgetina, periplocina y oleandrina, podían eliminar las células defectuosas.

El estudio establece que la senescencia celular es una respuesta al estrés implicada en el envejecimiento y diversos procesos patológicos, como el cáncer, la diabetes tipo 2, la osteoartritis y las infecciones virales. A pesar del creciente interés en la eliminación dirigida de las células senescentes, solo se conocen unos pocos senolíticos debido a la falta de dianas moleculares bien caracterizadas.

Añade que se describe el descubrimiento de tres senolíticos utilizando algoritmos de aprendizaje automático rentables entrenados únicamente en datos publicados. Proyectamos computacionalmente varias bibliotecas químicas y validamos la acción senolítica de ginkgetina, periplocina y oleandrina en líneas celulares humanas bajo varias modalidades de senescencia. Los compuestos tienen una potencia comparable a los senolíticos conocidos, y mostramos que la oleandrina ha mejorado la potencia por encima de su objetivo en comparación con las mejores alternativas de su clase.

“Los compuesto encontrados tienen que ser sujetos a mas análisis y optimización, por lo que es muy pronto hablar de terapias especificas. Lo clave es que la IA nos permitió encontrar esos tres compuestos que agregan al pequeño catálogo de moléculas contra células senescentes. Estos compuestos senolíticos son muy escasos y difíciles de encontrar, por lo que haber encontrado tres nuevos que puedan servir de cabeza de serie para mas análisis es algo muy positivo”, revela el científico.

¿Qué beneficio entrega la Inteligencia Artificial en este caso? “Los senolíticos son compuestos muy escasos y difíciles de encontrar - en este caso la IA nos permitió encontrar esa agujas en un pajar”, señala.

Finalmente, reconoce que el proceso de descubrimiento de fármacos es bastante lentos, y típicamente a una farmacéutica le toma mas de diez años llevar un compuesto hasta el mercado. “El siguiente paso es que estos compuestos sean optimizados y mejorados por laboratorios farmacéuticos. De momento, nuestra misión como equipo es ahora trabajar en otras enfermedades para los cuales tenemos muy pocas curas y seguir abriendo nuevos oportunidades terapéuticas con IA”.