Вечный поиск "эликсира молодости" – одна из древнейших мечт человечества. Старение – невероятно сложный, многофакторный процесс, затрагивающий практически все системы организма, и традиционные подходы к разработке лекарств, нацеленные на одну-единственную мишень, часто оказываются недостаточно эффективными в борьбе с ним. Но что, если бы мы могли научить искусственный интеллект мыслить как сама природа, атакуя старение сразу по нескольким фронтам? Именно такой революционный подход продемонстрировали ученые из Scripps Research и биотехнологической компании Gero, специализирующейся на изучении старения. Их совместное исследование, результаты которого были опубликованы в престижном научном журнале Aging Cell примерно 15 мая 2025 года, знаменует собой настоящий прорыв: созданная ими ИИ-платформа Gero и Scripps Research для поиска лекарств против старения смогла "намеренно, а не случайно" разработать полифармакологические препараты, значительно продлевающие жизнь модельным организмам.
В чем же "соль" этого открытия? Ученые отошли от концепции "волшебной пули" – одного препарата для одной цели. Вместо этого они использовали мощь машинного обучения (в частности, графовые нейронные сети) для идентификации химических соединений, способных одновременно воздействовать на множество различных биологических путей, вовлеченных в процесс старения. Такой подход называется полифармакологией. Искусственный интеллект проанализировал огромные массивы данных о известных геропротекторах (веществах, замедляющих старение) и их взаимодействии с биологическими мишенями, чтобы научиться предсказывать, какие комбинации молекулярных свойств могут оказать наиболее выраженный омолаживающий эффект.
Результаты экспериментальной проверки оказались поразительными. Отобранные с помощью ИИ соединения были протестированы на широко используемых в исследованиях старения круглых червях Caenorhabditis elegans. Более 70% из предсказанных компьютером веществ действительно продлили жизнь этим организмам! Причем эффективность некоторых из них вошла в топ-5% по сравнению со всеми известными геропротекторами, зарегистрированными в базе данных DrugAge. Это не просто удачное попадание – это демонстрация того, что ИИ способен целенаправленно конструировать сложные терапевтические вмешательства для такого комплексного процесса, как старение. Команда Питера Федичева в Gero отвечала за разработку и тонкую настройку ИИ-алгоритмов, в то время как лаборатория Майкла Петрашека в Scripps Research проводила экспериментальную валидацию, включая тесты на продолжительность жизни и механистические исследования на нематодах.
Этот успех открывает совершенно новые горизонты в геронтологии и разработке лекарств. Вместо того чтобы бороться с отдельными возрастными заболеваниями, появляется возможность создавать препараты, воздействующие на фундаментальные механизмы старения, тем самым потенциально предотвращая или отодвигая целый спектр недугов. ИИ-платформа Gero и Scripps Research для поиска лекарств против старения – это не просто научный успех; это новый стандарт для методологий исследования старения и яркий пример того, как синергия передовых вычислительных технологий и глубоких биологических знаний может привести к революционным открытиям, способным однажды кардинально изменить качество и продолжительность человеческой жизни.