人工智能为抗衰老医学领域开辟新的可能

人工智能为抗衰老医学领域开辟新的可能该研究论文是麻省理工学院(MIT)、麻省理工学院布罗德研究所(BroadInstituteofMIT)和哈佛大学的研究人员共同努力的成果。该论文概述了由人工智能主导的对80多万种化合物的分析,成功鉴定出三种潜在药物,它们与目前正在研究的抗衰老药物具有相似的疗效和更优越的药物化学特性。"这项研究成果对于长寿研究和人工智能在药物发现中的应用都是一个重要的里程碑,"IntegratedBiosciences公司联合创始人、该论文第一作者FelixWong博士说。"这些数据表明,我们可以在硅学中探索化学空间,并发现多种候选抗衰老化合物,与目前正在研究的最有前景的同类化合物相比,这些化合物更有可能在临床上取得成功。"衰老素是一类新兴的在研药物化合物,它能选择性地杀死与衰老相关的衰老细胞(左图,红色染色),而不影响其他细胞(右图)。利用人工智能,IntegratedBiosciences的研究人员首次发现了三种衰老剂,它们与主要的在研化合物相比,具有可比的疗效和更优越的类药物特性。资料来源:IntegratedBiosciences衰老素是一种化合物,可选择性地诱导不再分裂的衰老细胞发生凋亡或程序性细胞死亡。衰老细胞是衰老的标志之一,与癌症、糖尿病、心血管疾病和阿尔茨海默病等多种与年龄相关的疾病和病症有关。尽管临床结果令人鼓舞,但迄今发现的大多数衰老分解化合物都因生物利用率低和不良副作用而受到阻碍。IntegratedBiosciences公司成立于2022年,旨在利用人工智能、合成生物学和其他下一代工具克服这些障碍,瞄准其他被忽视的衰老特征,更广泛地推进抗衰老药物的开发。"治疗衰老相关疾病最有希望的途径之一是找到治疗干预措施,选择性地清除体内的这些细胞,就像抗生素杀死细菌而不伤害宿主细胞一样。我们发现的化合物显示出高选择性以及产生成功药物所需的有利药物化学特性,"IntegratedBiosciences公司老龄生物学负责人、该刊物共同第一作者SatotakaOmori博士说。"我们相信,利用我们的平台发现的化合物在临床试验中将会有更好的前景,并将最终帮助衰老患者恢复健康。"在他们的新研究中,IntegratedBiosciences的研究人员在实验生成的数据上训练了深度神经网络,以预测分子的衰老活性。利用这一人工智能模型,他们从80多万个分子的化学空间中发现了三种高选择性的强效衰老分解化合物。这三种化合物都显示出了高口服生物利用度的化学特性,并且在溶血和遗传毒性试验中具有良好的毒性特征。结构和生化分析表明,这三种化合物都与Bcl-2结合,Bcl-2是一种调节细胞凋亡的蛋白质,也是化疗靶标。在80周大的小鼠(大致相当于80岁的人类)中测试其中一种化合物的实验发现,它能清除衰老细胞并减少肾脏中衰老相关基因的表达。麻省理工学院医学工程与科学Termeer教授、IntegratedBiosciences科学顾问委员会创始主席JamesJ.Collins博士说:"这项工作说明了如何利用人工智能使医学离解决衰老问题的疗法更近一步,而衰老是生物学的基本挑战之一。IntegratedBiosciences是在我的学术实验室过去十多年所做的基础研究的基础上发展起来的,它表明我们可以利用系统生物学和合成生物学针对细胞应激反应进行研究。这项实验成果和产生它的明星平台使这项工作在药物发现领域脱颖而出,并将推动长寿研究取得实质性进展"。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1371363.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1371363.htm

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机器学习算法确定了3种天然抗衰老化学物质

机器学习算法确定了3种天然抗衰老化学物质通常,衰老细胞会被我们的免疫系统从体内清除。但是,随着年龄的增长,我们的免疫系统清除这些细胞的效率降低,并且它们的数量增加。衰老细胞的增加与癌症、阿尔茨海默病等疾病以及视力恶化和行动不便等衰老特征有关。考虑到对身体的潜在有害影响,人们一直在推动开发有效的衰老药物,即清除衰老细胞的化合物。之前的研究已经确定了一些有前途的Senolytics(返老药),但它们通常对健康细胞有毒。现在,由苏格兰爱丁堡大学的研究人员领导的一项研究使用了一种开创性的方法来寻找能够安全有效地消除这些有缺陷细胞的化学物质。他们开发了一个机器学习模型并对其进行训练,以识别具有衰老特性的化学物质的关键特征。模型训练数据来自多个来源,包括学术论文和商业专利,并与来自两个现有化学库的化合物集成,这些化合物库包含各种FDA批准或临床阶段的化合物。完整数据集包含2523种化合物,包括具有抗衰老和非抗衰老特性的化合物,以免机器学习算法产生偏差。然后研究人员使用该算法筛选4000多种化学品,从中确定了21种潜在候选物。对这些候选物进行测试后发现三种化学物质——银杏双黄酮、杠柳毒苷和夹竹桃苷可以在不伤害健康细胞的情况下去除衰老细胞。在这三者中,夹竹桃苷被发现是最有效的。这三种都是传统草药中的天然产物。夹竹桃苷是从夹竹桃植物(Neriumoleander)中提取的,其特性类似于用于治疗心力衰竭和某些异常心律(心律失常)的药物地高辛。研究表明,夹竹桃苷具有抗癌、抗炎、抗HIV、抗菌和抗氧化特性。然而,夹竹桃苷具有超过治疗水平的高毒性,这在人类中是一个非常狭窄的窗口,阻碍了其临床应用。因此,它尚未被监管机构批准为处方药或膳食补充剂。与夹竹桃苷一样,银杏黄素已被证明具有抗癌、抗炎、抗菌、抗氧化和神经保护作用。银杏素是从银杏(Ginkgobiloba)树中提取的,银杏是现存最古老的树种,其叶子和种子已被用作中草药数千年。从银杏树的干叶中提取的高度浓缩的银杏叶提取物可在柜台购买。它是美国和欧洲最畅销的草药补品之一。Periplocin是从萝藦科植物杠柳(Periplocasepium)的根皮中分离出来的。研究表明,它可以改善心脏功能并阻止细胞生长并导致癌细胞死亡。研究人员表示,他们的发现表明,这些化合物的效力与先前研究中描述的衰老药物相当或更高。更重要的是,他们说,他们基于机器学习的方法非常有效,将需要筛选的化合物数量减少了200多倍。研究人员表示,他们基于AI的方法代表了识别新药的里程碑,尤其是针对复杂疾病的新药。“这项研究表明,人工智能可以非常有效地帮助我们识别新的候选药物,特别是在药物发现的早期阶段以及具有复杂生物学或已知分子靶点很少的疾病,”该研究的通讯作者DiegoOyarzún说。他们还表示,这种方法比临床前和临床试验等标准药物筛选方法更具成本效益。“这项工作源于数据科学家、化学家和生物学家之间的密切合作,”该研究的第一作者VanessaSmer-Barreto说。“利用这种跨学科组合的优势,我们能够构建稳健的模型并通过仅使用已发布的数据进行模型训练来节省筛选成本。我希望这项工作将为加速这项激动人心的技术的应用开辟新的机会。”该研究发表在《自然通讯》杂志上。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1365417.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1365417.htm

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人工智能帮助发现新型候选抗生素

人工智能帮助发现新型候选抗生素美国麻省理工学院近日发布新闻公报说,该校研究人员参与的国际团队利用人工智能深度学习模型,发现了可治疗耐药细菌感染的新型化合物。这些化合物有潜力成为新型抗生素药物。研究人员表示,新研究的一个关键创新在于打开了这类深度学习模型的“黑匣子”,弄清楚模型使用哪种信息来预测抗生素效力,这将有助于研究人员设计出比模型识别出的化合物效果更好的候选药物。未来他们还将更详细地分析上述两种化合物的化学性质和潜在临床用途,并利用这类深度学习模型设计更多候选药物,寻找能杀死其他细菌的化合物。相关论文已发表在新一期英国《自然》杂志上。(新华社)

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抗衰老药物寻求消除 "僵尸"细胞 但这可能是危险的?

抗衰老药物寻求消除"僵尸"细胞但这可能是危险的?衰老细胞的特点是它们最终停止繁殖,但并不像预期的那样死亡。肺部、重症监护、过敏和睡眠医学副教授、该研究的资深作者TienPeng博士说:"衰老细胞可以占据'哨兵'的特权位置,监测组织的损伤,并通过刺激附近的干细胞生长和启动修复作出反应,既能损害又有治愈作用。可以理解的是,科学家最初认为衰老细胞纯粹是有害的。衰老细胞具有老旧、破损细胞的特征,并且没有能力制造新细胞,随着人类年龄的增长而不断积累。它们不是死亡,而是继续生存,喷出混合的炎症物质,形成衰老相关的分泌表型(SASP)。这些变量与阿尔茨海默氏病、关节炎和其他与年龄有关的疾病(如癌症)有关。它们被赋予了一个响亮的名字"僵尸细胞"。使用针对并摧毁"僵尸细胞"的衰老剂,研究人员发现,从动物身上去除衰老细胞可以防止或减少与年龄有关的疾病,并增加动物的寿命。在那之后,研究实验室和制药公司的活动激增,专注于发现和完善这些药物的更有力版本。但是杀死衰老细胞也有危险。首先,目前这项研究表明,衰老细胞也拥有通过激活干细胞修复促进正常愈合的能力。研究表明,衰老剂可能对正常修复产生不利影响,但它们也有可能针对衰老细胞驱动病态干细胞行为的疾病。研究衰老细胞的一个主要挑战是,衰老的生物标志物(如基因p16)往往相当稀少,使其难以检测到细胞。在早期的实验中,研究人员将称为成纤维细胞的细胞提取到培养皿中,让它们生长并产生足够的细胞来进行实验,然后用诱导它们成为衰老的化学物质来强调这些细胞。但是在生物体内,细胞与它们周围的组织相互作用,强烈影响着细胞的基因活动。这意味着隔离在玻璃皿中生长的细胞的特征可能与自然环境中的细胞有很大的不同。为了给他们的研究创造一个更强大的工具,博士后学者NaboraReyesdeBarboza博士及其同事改进了一种常见的技术,将一个相关的p16基因,它在衰老细胞中过度活跃--与绿色荧光蛋白(GFP)融合,作为一种标记,可以在紫外光下显示细胞的位置。通过提高这些衰老细胞中绿色荧光蛋白的数量和稳定性,雷耶斯极大地放大了荧光信号,最终使研究人员能够在活体组织的自然栖息地看到衰老细胞。利用这种高度敏感的工具,研究人员发现,衰老细胞存在于年轻和健康的组织中,其程度比以前想象的要大,而且实际上在出生后不久就开始出现了。科学家还确定了衰老细胞分泌的特定生长因子,以刺激干细胞生长和修复组织。与衰老和组织损伤相关的是发现免疫系统的细胞,如巨噬细胞和单核细胞可以激活衰老细胞,这表明在衰老或受损组织中看到的炎症是衰老细胞活动和再生的一个重要调节因素。在对肺组织的研究中,Peng的团队观察到绿色发光的衰老细胞躺在基底膜上的干细胞旁边,基底膜是防止外来细胞和有害化学物质进入身体的屏障,也允许氧气从肺部的空气中扩散到下层组织。损伤可能发生在这个动态界面,该团队在小肠、结肠和皮肤等其他屏障器官中看到了类似位置的衰老细胞,他们的实验证实,如果用衰老剂杀死衰老细胞,肺部干细胞就无法正常修复屏障表面。加州大学旧金山分校巴卡老龄化研究所主任、实验病理学StuartLindsay捐赠教授LeanneJones博士说,Peng的研究对老龄化研究领域确实意义重大,该领域的目标是帮助个人活得更长久、更健康。她说:"这些研究表明,衰老学研究应该集中于识别和精确瞄准有害的衰老细胞,也许是在疾病的最早迹象,同时保留有用的细胞。这些发现强调了开发更好的药物和小分子的必要性,这些药物和小分子将针对牵涉到疾病而不是再生的衰老细胞的特定子集。"...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1334245.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1334245.htm

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新发现的天然抗衰老化合物可提高老年小鼠的生育能力

新发现的天然抗衰老化合物可提高老年小鼠的生育能力一项研究发现,一种天然化合物能逆转与年龄有关的生殖细胞衰退,从而提高老年小鼠的生育能力随着年龄的增长,女性卵巢中未成熟的卵细胞(称为卵母细胞)会退化,数量也会减少,这使得她们更难自然怀孕或通过试管婴儿等辅助生殖治疗怀孕。女性的卵母细胞数量是固定的,卵母细胞在卵巢外层的卵泡内成熟。在每个生殖周期中,都会有几个卵泡开始发育,通常情况下,每个周期都会有一个卵母细胞成为成熟的卵子,并从卵泡中排出。精脒是一种最初从精子中分离出来的化合物,但现在已知它在许多类型的细胞中都具有功能。对精脒的研究表明,它能延长酵母、苍蝇、蠕虫和人类免疫细胞的寿命。对动物模型的研究表明,精胺具有抗衰老特性,可减少与年龄有关的问题,如小鼠的心血管疾病和果蝇的认知能力衰退。然而,人们还不知道亚精胺对卵母细胞的影响。因此,在一项新的研究中,研究人员在老年雌性小鼠身上测试了这种化合物,以了解它是否会产生任何益处。首先,他们比较了年轻小鼠和中年小鼠的卵巢组织,发现老年小鼠组织中的亚精胺含量要少得多。它们的卵母细胞质量也较差,退化的卵泡也较多。为了弄清卵母细胞的状况是否与精胺含量减少有关,研究人员给一些老年小鼠注射了这种化合物。与对照组相比,精胺增强组小鼠的卵母细胞发育更快,缺陷更少。这些小鼠还拥有更多的卵泡,这是人类常用来估计卵母细胞数量和质量的一种方法。将亚精胺作为口服补充剂加入小鼠的饮用水中,结果也是一样。研究人员观察到,精胺提高了囊胚(即发育成胚胎的分裂细胞群)形成的成功率,服用精胺后自然受孕的大龄小鼠每胎的小鼠数量是同龄对照组小鼠的两倍左右。深入研究后,他们对不同年龄小鼠卵母细胞的RNA进行了测序,发现与细胞能量产生和清除细胞碎片过程有关的基因在年轻小鼠、年老小鼠和服用过亚精胺的年老小鼠中有着不同的表达模式。服用过精胺的小鼠卵母细胞恢复了清除细胞碎片的能力,线粒体功能也得到了增强。猪卵母细胞在氧化压力(衰老的主要特征)下也出现了类似的效果,这表明亚精胺的作用机制在不同物种之间是相似的。当研究人员用一种抑制清除受损线粒体(线粒体吞噬)的分子处理实验室培养的卵母细胞时,他们发现经亚精胺处理的细胞比未经处理的细胞成熟得慢得多,这进一步表明,这种化合物与细胞的清理过程一起产生抗衰老作用。该研究的通讯作者熊波说:"虽然我们已经知道亚精胺具有抗衰老特性,但它的显著效果还是让我们感到惊讶。"这项研究的发现已经引起了医学界的极大兴趣。"这些发现意义深远,"墨尔本试管婴儿和皇家妇女医院的妇科和生育专家亚历克斯-波利亚科夫(AlexPolyakov)说。"过去几十年来,不孕不育治疗取得了巨大进步,试管婴儿成功率大幅提高,但女性年龄仍然是成功的主要障碍,因为试管婴儿无法抵消年龄对卵母细胞质量和数量的影响。生殖医学的圣杯是能够逆转年龄对卵巢影响的技术或治疗方法。Zhang等人似乎发现了它。"研究人员的下一步是看这些结果是否能转化到人类身上。他们计划在实验室中测试亚精胺对人类卵母细胞的生育促进作用,以确定什么剂量的亚精胺是安全有效的,以及这种化合物是否会影响其他身体过程。熊说:"我们需要精确的临床试验来解决这些问题,然后才能应用亚精胺来提高人类的生育能力。"这项研究发表在《自然-衰老》杂志上。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1390515.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1390515.htm

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人工智能正协助创造和优化治疗阿片类药物成瘾的药物

人工智能正协助创造和优化治疗阿片类药物成瘾的药物由基于人工智能的工具生成的一种化合物,预测其与卡帕阿片受体结合。图片来源:LeslieSalasEstrada提供临床前研究表明,阻断卡帕阿片受体(kappa-opioidreceptor)可能为治疗阿片类药物依赖性提供一种有希望的药理学方法。通过发现抑制卡帕阿片受体的药物,西奈山伊坎医学院MartaFilizola实验室的LeslieSalasEstrada希望能缓解阿片类药物成瘾。博士后研究员SalasEstrada将于2月20日星期一在加州圣地亚哥举行的第67届生物物理学会年会上介绍她的工作。众所周知,卡帕-阿片受体是介导大脑奖励的。萨拉斯-埃斯特拉达解释说:"如果上瘾并试图戒除,在某些时候会出现戒断症状,这些症状很难克服,在大量接触阿片类药物后,大脑会重新连接,因此需要更多的药物。阻断卡帕阿片受体的活动已经在动物模型中被证明可以减少戒断期的这种用药需求。"然而,发现能够阻断蛋白质(如卡帕阿片受体)活动的药物可能是一个漫长而昂贵的过程。使用计算工具可以使其更有效率,但筛选数十亿的化学化合物可能需要数月时间。相反,SalasEstrada正在使用人工智能(AI)来优化这一过程。"人工智能的优势在于能够接受大量的信息,并学会从中识别模式。因此,我们相信机器学习可以帮助我们利用可以从大型化学数据库中获得的信息,从头开始设计新的药物。她说:"通过这种方式,我们可以潜在地减少与药物发现相关的时间和成本。"利用有关卡帕阿片受体和已知药物的信息,他们训练了一个计算机模型,用强化学习算法生成可能阻断受体的化合物,该算法奖励对药物治疗有利的特性。到目前为止,该团队已经确定了几种具有前景的化合物,他们正在与合作者合作合成这些化合物,并最终测试它们在细胞中阻断卡帕阿片受体的能力,然后在动物模型中测试它们的安全性和有效性。最终,"我们希望我们能够帮助那些与毒瘾作斗争的人"。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1345439.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1345439.htm

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突破性发现为离子通道靶向药物开辟了新的可能性

突破性发现为离子通道靶向药物开辟了新的可能性了解离子通道和BK通道离子通道是嵌在细胞膜上的隧道状结构,可控制带电分子进出细胞,这是许多生物过程所必需的。例如,BK通道能引导钾离子的流动,这些通道的遗传突变与多个器官系统的问题有关。该研究的共同第一作者、威尔康奈尔医学院麻醉学生理学和生物物理学教授CrinaNimigean博士说:"发现一个小分子可以选择性进入这种重要离子通道的位点是一个令人兴奋的进展。"该研究的另一位共同资深作者是澳大利亚墨尔本皇家墨尔本理工大学的教授托比-艾伦博士。第一作者陈凡博士在研究期间是麻醉学系尼米根实验室的博士后助理研究员。探索BK通道结构尼米根博士和她的团队一直在探索BK通道的结构和功能,既有直接探索,也有对细菌版本MthK的实验,后者更容易在实验室中进行研究。最近,他们观察到,一系列MthK和BK阻断化合物--不适合作为药物,但可以作为实验室工具进入并有效堵塞MthK通道或"孔",即使结构成像显示孔的入口已经完全关闭。尼米根博士说:"由于这些化合物在这种封闭状态下无法直接进入孔道,我们想知道它们是如何进入的。为了解决这个难题,研究人员转向了结构成像方法、正常和变异MthK的实验,以及Allen博士实验室对通道阻断化合物和MthK离子通道之间相互作用的计算机建模。"他们发现,当MthK处于关闭状态时,其结构的两侧会出现大的开口,MthK阻断化合物可以通过这些开口进入离子传导孔。这些开口位于细胞膜内部,因此MthK阻断化合物必须先进入细胞膜一小段距离才能到达这些开口。研究人员还从现有的结构数据中观察到,BK通道中也有类似MthK通道的侧开口或"栅栏"。选择性药物开发的潜力科学家们认为,阻断或激活BK通道的药物有助于治疗癫痫和高血压等疾病。然而,目前还没有选择性的BK通道调节药物,部分原因是人们对BK通道结构的变化与通道功能的关系知之甚少。另一个问题是,影响BK通道的药物也会与其他离子通道发生相互作用,因为它们通常针对的是钾传导通道或"孔"的入口,而钾传导通道或"孔"与其他类型离子通道的孔并无太大区别。这种不加区分的相互作用可能会在体内造成严重破坏。尼米根博士说:"这些孔隙是BK型通道所独有的,这表明未来针对这些位点的药物可以作为选择性BK通道阻断剂或激活剂发挥作用。"她和她的团队正在计划进行BK通道的后续实验,并希望利用他们的发现来发现可被开发成药物的选择性BK通道调节化合物。参考文献ChenFan、EmelieFlood、NattakanSukomon、ShubhangiAgarwal、TobyW.Allen和CrinaM.Nimigean于2023年8月31日在《自然-化学生物学》上发表的论文:"Calcium-gatedpotassiumchannelblockadeviamembrane-facingfenestrations"。DOI:10.1038/s41589-023-01406-2编译来源:ScitechDaily...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1402469.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1402469.htm

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