В раннем испытании созданный ИИ препарат, похоже, повернул биологические часы вспять

Компания Insilico Medicine, разрабатывающая лекарства с помощью ИИ, сообщила о признаках обратного изменения маркеров биологического старения у одного из своих препаратов.

Рентосертиб создавали для лечения идиопатического лёгочного фиброза (IPF) — заболевания, при котором рубцуется лёгочная ткань. В прошлогоднем испытании с участием 42 пациентов препарат улучшил работу лёгких. По ходу исследования учёные собирали образцы крови для анализа белков. Эти данные стали основой новой работы, опубликованной в Nature Biotechnology.

Шесть часов старения дали один результат

Часы старения — это ИИ-модели, которые оценивают биологический возраст организма по белкам в крови. Исследователи проверили данные пациентов с помощью шести таких систем. Их независимо разработали команды из Harvard, Oxford, Пекина и самой Insilico Medicine.

Все шесть моделей оценили биологический возраст пациентов, получавших препарат, ниже, чем у участников из группы плацебо. Наиболее заметное изменение составляло от трёх до четырёх лет к четвёртой неделе, а одна из моделей показала разницу до шести лет. Это не означает, что пациенты действительно стали моложе: их белковые профили изменились так, что модели распознали их как соответствующие меньшему биологическому возрасту.

Шесть независимо разработанных часов старения показывают снижение прогнозируемого биологического возраста у пациентов, получавших rentosertib, по сравнению с группой плацебо (оранжевый цвет). Эффект был наиболее выражен на 4-й неделе в группе, получавшей по 30 мг два раза в день (светло-синий цвет)

Источник: the-decoder.com

По словам нобелевского лауреата по химии Михаила Левитта, которого цитирует пресс-релиз компании, его убеждает не размер эффекта, а согласованность результатов: модели используют разные признаки и обучались на разных данных.

Более «молодой» вид анализов крови мог объясняться тем, что лёгкие пациентов начали работать лучше, а общая нагрузка на организм снизилась. Однако доза, которая сильнее всего улучшала функцию лёгких, — 60 мг один раз в сутки — отличалась от дозы, при которой сильнее всего снижался предсказанный биологический возраст, — 30 мг дважды в сутки. Это указывает, что эффект может быть хотя бы частично независимым от состояния лёгких.

Исследователи также сопоставили белковые профили пациентов с более чем 55 000 профилей из UK Biobank — базы данных, где отслеживается, как определённые белки обычно меняются с возрастом. По данным компании, рентосертиб обращал эти изменения вспять.

Эти корреляции не доказывают омоложение, но, по формулировке Insilico Medicine, показывают потенциал подхода.

Исследование всё же не даёт окончательного ответа. Кардиолог Эрик Топол, активно изучающий долголетие, назвал препарат многообещающим, но отметил, что окончательные выводы потребуют полноценного испытания. Вадим Гладышев из Harvard Medical School указал на небольшое число участников и на то, что биологические часы не всегда надёжны. При этом он назвал работу первым исследованием, которое ясно показывает возможность снизить предсказанный биологический возраст. По его словам, теперь нужно испытание на здоровых людях: нынешние результаты могут относиться только к пациентам с заболеванием лёгких.

ИИ нашёл мишень и спроектировал молекулу

Для разработки препарата Insilico Medicine использовала две ИИ-системы:

Так компания выбрала белок TNIK в качестве мишени, связанной одновременно со старением и лёгочным фиброзом. Путь от выбора белка до препарата-кандидата занял около 18 месяцев. Сейчас рентосертиб проходит третью фазу испытаний при IPF — последний клинический этап перед возможным одобрением.

Insilico Medicine основали в Гонконге в 2014 году. Компания стремится ускорить разработку лекарств с помощью генеративного ИИ. Недавно фармацевтический гигант Eli Lilly инвестировал в публичную компанию, чтобы выводить на рынок препараты, созданные с участием ИИ.

Основатель и генеральный директор Insilico Medicine Алекс Жаворонков сообщил, что к марту 2026 года компания разработала с помощью генеративного ИИ не менее 28 препаратов-кандидатов. Многие из них уже проходят клинические испытания.