科学家利用机器学习算法识别出三种天然抗衰老化学物质

近日，研究人员使用机器学习模型识别出三种可以对抗衰老的化合物。他们说，他们的方法可能是一种识别新药的有效方法，尤其是针对复杂疾病。

细胞分裂是我们身体生长和组织更新所必需的。细胞衰老是指细胞永久停止分裂，但仍留在体内，导致组织损伤和身体器官和系统老化的现象。

通常，我们的免疫系统会清除体内的衰老细胞。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会降低，导致它们的数量增加。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能力下降等衰老特征有关。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抗衰老药物，即清除衰老细胞的化合物。

先前的研究已经确定了一些有希望的衰老药物，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缺陷细胞的化学物质。

他们开发了一种机器学习模型，并训练它识别具有抗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，并与两个现有化学文库中的化合物集成，其中包含广泛的FDA批准或临床阶段化合物。

完整的数据集包含了2523种化合物，包括具有抗衰老和非抗衰老性质的化合物，以免对机器学习算法产生偏差。然后，研究人员用该算法筛选了4000多种化学物质，从中确定了21种潜在的候选物质。

研究人员对这些候选药物进行了测试，发现了三种化学物质：银杏素、杠柳毒苷和夹竹桃苷，它们可以在不伤害健康细胞的情况下去除衰老细胞。在这三种药物中，夹竹桃苷被认为是最有效的。这三种都是在传统草药中发现的天然产物。

夹竹桃苷是从夹竹桃植物（夹竹桃属）中提取的，其性质与用于治疗心力衰竭和某些心律失常（心律失常）的药物地高辛相似。研究表明，夹竹桃苷具有抗癌、抗炎、抗艾滋病、抗菌和抗氧化等特性。但是，夹竹桃苷具有超过治疗水平的剧毒，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，它还没有被监管机构批准作为处方药或膳食补充剂。

和夹竹桃苷一样，银杏素也具有抗癌、抗炎、抗菌、抗氧化和保护神经的功效。银杏素是从银杏树中提取的，银杏树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。一种高度浓缩的银杏叶提取物是由树的干叶子制成的，可以在柜台上买到。它也是美国和欧洲最畅销的草药补充剂之一。

杠柳毒苷是从杠柳（也称中国丝藤或山五加皮）的根皮中分离得到了一种新物质。研究表明，它可以改善心脏功能，并阻止细胞生长，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之前研究中描述的抗衰老药物相当或更高。更重要的是，他们认为，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倍以上。

研究人员指出，他们基于人工智能的方法是识别新药的一个里程碑，尤其是针对复杂疾病的新药。

该研究的通讯作者迭戈·奥亚尔祖恩（Diego Oyarzún）说：“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。”

他们还说，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。

该研究的主要作者凡妮莎·斯梅尔·巴雷托（Vanessa Smer-Barreto）说：“这项工作是数据科学家、化学家和生物学家密切合作的结果。利用这种跨学科组合的优势，我们能够构建强大的模型，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令人兴奋的技术的应用开辟新的机会。”

这项研究发表在《自然通讯》杂志上。

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