Лекарство rentosertib создавалось для лечения идиопатического легочного фиброза — болезнь покрывает ткань легких рубцами, и человек постепенно теряет способность дышать. В прошлогоднем испытании с 42 пациентами препарат улучшил работу легких. Побочный эффект превратил рядовое исследование в статью в Nature Biotechnology.
Пока следили за легкими, собирали образцы крови для анализа белков. Данные прогнали через шесть независимых AI-моделей, предсказывающих биологический возраст по составу крови. Их создали команды Гарварда, Оксфорда, Пекина и самой Insilico Medicine. Все шесть показали: у пациентов на препарате биологический возраст снизился. К четвертой неделе разница достигала трех-четырех лет, одна из моделей насчитала шесть.
Важно совпадение, а не цифра. Модели обучены на разных данных, разными командами, не делятся ни признаками, ни методологией. И все равно пришли к одному выводу. «Убеждает не размер эффекта, а согласованность», — сказал нобелевский лауреат по химии Майкл Левитт в пресс-релизе компании. Случайностью такое совпадение объяснить сложно.
Снижение биологического возраста могло быть следствием того, что легкие стали работать лучше и организм меньше страдает от нагрузки. Но доза, сильнее всего помогавшая легким, отличалась от дозы, сильнее всего снижавшей предсказанный возраст. Эффект отчасти независим от лечения фиброза. Компания сравнила данные пациентов с базой из более чем 55 000 профилей UK Biobank, отслеживающей возрастные изменения белков крови, и заявила: rentosertib обращает эти изменения вспять.
Кардиолог Эрик Тополь, давно занимающийся долголетием, назвал результаты обнадеживающими, но подчеркнул: окончательное испытание не проведено. Вадим Гладышев из Гарвардской медицинской школы указывает на маленькую выборку и ограниченную надежность возрастных моделей, признавая: это первое исследование, ясно показавшее, что предсказанный биологический возраст можно снизить. Не хватает испытания на здоровых людях — пока результат применим только к пациентам с фиброзом легких.
Молекулу целиком спроектировал AI. Одна система искала в медицинских данных и научной литературе белок-мишень, связанную со старением и фиброзом легких. Вторая анализировала его структуру и генерировала подходящие молекулы. Так нашли белок TNIK. Путь от мишени до готового кандидата в лекарства занял около полутора лет. Сейчас rentosertib проходит третью, финальную фазу испытаний. Insilico Medicine, основанная в Гонконге в 2014 году, заявляет о 28 разработанных с помощью генеративного AI кандидатах в лекарства. Фармацевтический гигант Eli Lilly недавно вложился в компанию, чтобы вывести такие препараты на рынок.
Во что углубиться:
- Aging clocks (биологические часы старения): как AI-модели вычисляют возраст организма по белкам крови
- Insilico Medicine и генеративный AI в фармацевтике: сколько лекарств уже создано нейросетями с нуля
- UK Biobank: как крупнейшая биобаза данных используется для проверки медицинских гипотез