Dans une avancée scientifique sans précédent, l’intelligence artificielle a joué un rôle crucial dans l’identification de trois médicaments prometteurs pour lutter contre les effets du vieillissement.
Des chercheurs ont exploité les capacités d’apprentissage automatique d’un modèle pour découvrir trois composés susceptibles de contrer le processus de vieillissement. Les résultats de cette étude, publiée dans la prestigieuse revue Nature Communications, suggèrent que ces molécules aux propriétés sénolytiques sont en mesure d’éliminer en toute sécurité les cellules sénescentes présentes dans l’organisme sans affecter les cellules saines. Pour rappel, les cellules sénescentes sont des cellules défectueuses qui cessent de se diviser et sont responsables du vieillissement général de l’organisme.
L’intelligence artificielle a été entraînée à reconnaître les caractéristiques clés des composés en utilisant des données provenant de diverses sources, comprenant plus de 2 500 composés, qu’ils soient sénolytiques ou non. L’algorithme a ensuite analysé plus de 4 000 produits chimiques pour ne retenir que 21 candidats présentant un intérêt potentiel.
Finalement, les chercheurs ont découvert que la ginkgétine, la périplocine et l’oléandrine éliminaient les cellules sénescentes sans nuire aux cellules saines, l’oléandrine étant la plus efficace parmi elles. Ces trois substances sont d’origine naturelle, présentes dans des plantes médicinales traditionnelles. L’oléandrine, extraite du laurier-rose, est connue pour ses propriétés antioxydantes, anticancéreuses, anti-inflammatoires et antimicrobiennes. Il est toutefois important de noter que l’oléandrine est hautement toxique à des doses supérieures aux niveaux thérapeutiques.
Les auteurs de l’étude affirment que ces résultats démontrent que ces composés ont une puissance comparable, voire supérieure, à celle d’autres traitements sénolytiques qui sont souvent toxiques pour les cellules saines de l’organisme. De plus, ils estiment que l’utilisation de l’intelligence artificielle est plus rentable que les méthodes conventionnelles de dépistage de médicaments, telles que les essais cliniques.
