Un studiu de referinţă a utilizat inteligenţa artificială (AI) pentru a identifica un potenţial tratament pentru glaucom, a doua cauză de orbire la nivel mondial. Cercetătorii au identificat un compus care oferă speranţe pentru neuroprotecţie şi conservarea vederii.
Glaucomul este o afecţiune oculară progresivă caracterizată prin acumularea de lichid în interiorul ochiului, cauzând creşterea presiunii intraoculare (PIO). Până în 2040, se estimează că aproape 112 milioane de persoane din întreaga lume vor fi afectate de glaucom, care poate duce la orbire dacă nu este tratat. În prezent, există tratamente disponibile pentru gestionarea hipertensiunii oculare, dar un tratament pentru glaucom rămâne evaziv.
Celulele ganglionare retiniene (RGC) sunt esenţiale pentru transmiterea semnalelor vizuale de la ochi la creier, iar degenerarea lor duce la deteriorarea nervului optic, care este o caracteristică a glaucomului.
În ultimii ani, oamenii de ştiinţă s-au concentrat pe dezvoltarea de medicamente neuroprotectoare care pot salva aceste celule şi pot restabili căile nervului optic.
Cercetările recente evidenţiază necroptoza, un tip de moarte celulară programată, ca fiind un factor-cheie în pierderea celulelor ganglionare ale retinei. Spre deosebire de alte forme de moarte celulară, necroptoza are caracteristici comune cu apoptoza (distrugerea naturală a celulelor) şi necroza (deteriorarea celulelor cauzată de leziuni). Se ştie că proteina kinază care interacţionează cu receptorul 3 (RIPK3), este o moleculă cheie de semnalizare esenţială pentru acest proces, jucând un rol esenţial în necroptoză, ceea ce o face o ţintă promiţătoare pentru intervenţia terapeutică.
Ţintirea RIPK3 ar putea oferi o nouă abordare pentru conservarea celulelor ganglionare ale retinei şi prevenirea deteriorării ulterioare.
Descoperirea medicamentelor este, în mod tradiţional, un proces consumator de timp şi de resurse, necesitând adesea ani de zile pentru a identifica opţiuni terapeutice viabile. Algoritmii AI, în schimb, pot analiza seturi vaste de date într-o fracţiune din timp.
Progresele în inteligenţa artificială au deschis noi căi pentru descoperiri în identificarea inhibitorilor eficienţi pentru RIPK3, oferind speranţă pentru pacienţii cu glaucom avansat.
AI continuă să revoluţioneze descoperirea de medicamente prin eficientizarea proceselor şi accelerarea identificării tratamentelor potenţiale. O echipă de cercetare a utilizat modele avansate de inteligenţă artificială, inclusiv modele mari de limbaj (LLM) şi modele de reţele neuronale grafice, pentru a identifica compuşi care vizează RIPK3.
În acest studiu, cercetătorii au exploatat puterea AI pentru a prezice interacţiunile dintre moleculele mici şi RIPK3, scurtând în mod dramatic calendarul de screening al medicamentelor. Această abordare nu numai că accelerează descoperirea, dar reduce şi costurile asociate cu metodele tradiţionale de dezvoltare a medicamentelor.
Concluziile lor, publicate în Chinese Medical Journal. detaliază modul în care abordările bazate pe AI pot descoperi noi tratamente pentru glaucomul acut.
Pentru a identifica potenţiali inhibitori ai RIPK3, o echipă de cercetători din diferite centre de cercetare şi centre medicale din China au dezvoltat o tehnică de screening a medicamentelor bazată pe inteligenţă artificială, pentru a identifica potenţialii compuşi ţintă ai RIPK3.
„AI oferă instrumente şi metode fiabile pentru descoperirea de medicamente, cum ar fi screening-ul virtual, modelarea relaţiei cantitative structură-activitate şi proiectarea de novo a medicamentelor”, explică dr. Yuanxu Gao de la Universitatea de ştiinţă şi tehnologie Macau, care a condus studiul.
Folosind instrumente AI precum ChatGPT şi DynamicBind, cercetătorii au generat o listă de compuşi cu molecule mici care vizează RIPK3, susceptibili de a interacţiona cu RIPK3. Aceste instrumente au sortat medicamentele candidate pe baza afinităţilor de legare a medicamentului-RIPK3 estimate, validate prin simulări moleculare şi experimente biologice.
De asemenea, a fost realizată predicţia conformaţiei complexe utilizând simularea dinamicii moleculare, împreună cu analiza in silico a absorbţiei, distribuţiei, metabolismului, excreţiei şi toxicităţii moleculelor (ADMET). Pentru a valida aceste rezultate, echipa a efectuat experimente biologice, inclusiv teste de viabilitate celulară, imunofluorescenţă, analiză histologică şi cuantificarea proteinelor.
Folosind AI, echipa a identificat HG9-91-01, dabrafenib, AZD5423, GSK840 şi HS-1371 ca fiind cei mai puternici compuşi cu molecule mici care pot viza eficient RIPK3. Conform modelelor de predicţie a scorului de afinitate, HG9-91-01 este considerat cel mai promiţător candidat pentru ţintirea RIPK3. Adecvarea HG9-91-01 a fost confirmată prin simulări moleculare, demonstrând că a format un complex mai stabil cu RIPK3 comparativ cu alte opţiuni. Compusul a prezentat, de asemenea, rezultate bune în ceea ce priveşte siguranţa şi testele legate de medicament, conform predicţiilor ADMET.
Eficacitatea compusului a fost validată prin experimente de laborator. Într-un model in vitro care imită leziunile nervului optic, RGC expuse la deprivare de oxigen-glucoză (OGD) au prezentat rate de supravieţuire mai mari atunci când au fost tratate cu HG9-91-01 comparativ cu alţi candidaţi. Compusul a redus, de asemenea, prezenţa celulelor gasdermin D (GSDMD) pozitive, un marker al piropozei, un tip de moarte celulară inflamatorie, demonstrând rolul său în atenuarea pierderii celulelor ganglionare retiniene.
Evidenţiind un aspect interesant al acestui studiu, profesorul Zhang Kang, de la Laboratorul Naţional Guangzhou, care a participat la studiu spune că, „deşi numeroase studii s-au concentrat asupra medicamentelor anti-apoptotice, anti-necroptotice şi anti-piroptotice pentru tratarea hipertensiunii oculare acute (AOH), strategiile care vizează PANoptoza, inclusiv comunicarea celulă-celulă şi reacţiile în cascadă ale morţii celulare, sunt rar menţionate. În acest studiu, am investigat potenţiale tratamente medicamentoase care vizează RIPK3 pentru a preveni moartea RGC şi am explorat rolul lor în prevenirea PANoptozei”.
Experimentele in vivo care implică modele de şoareci au arătat, de asemenea, rezultate pozitive. Subţierea retinei este adesea asociată cu glaucomul şi creşterea presiunii oculare. Cu toate acestea, tratamentul cu molecula HG9-91-01 a prevenit pierderea grosimii retinei. De asemenea, a redus activarea moleculelor de semnalizare asociate cu apoptoza, piroptoza şi necroptoza, sugerând potenţialul său în prevenirea PANoptozei.
Constatările acestui studiu oferă o perspectivă interesantă asupra combinaţiei dintre algoritmii AI şi metodele tradiţionale de screening al medicamentelor, care ar putea conduce la un model logic şi bazat pe date de dezvoltare a medicamentelor. Cercetarea biologică care investighează interacţiunea medicament-ţintă necesită o cantitate substanţială de timp şi resurse. Modelele de predicţie bazate pe AI simplifică şi accelerează acest proces.
„Tehnologiile AI sunt utile pentru gestionarea sarcinilor intensive din punct de vedere computaţional şi pentru luarea de decizii raţionale bazate pe cunoştinţe multimodale complexe. Cu toate acestea, eventualele preocupări, cum ar fi confidenţialitatea datelor, transparenţa şi părtinirea, ar trebui abordate cu prudenţă”, conchide dr. Gao.
Pentru a confirma că HG9-91-01 poate proteja structura retinei la pacienţii cu AOH, echipa intenţionează să efectueze evaluări suplimentare de confirmare a rezultatelor.
Utilizarea inovatoare a AI în acest context evidenţiază potenţialul său transformator în medicina modernă. Prin integrarea metodelor computaţionale cu tehnicile tradiţionale de laborator, cercetătorii au atins un nivel de precizie şi eficienţă care nu a mai fost reuşit până acum.
Capacitatea AI de a prezice eficacitatea şi siguranţa medicamentelor in silico garantează că doar cei mai promiţători candidaţi trec la validarea experimentală, economisind astfel resurse valoroase.
În modelele de glaucom acut la şoarece, HG9-91-01 a prezentat efecte neuroprotectoare prin conservarea structurii retinei şi prevenirea subţierii - o consecinţă comună a presiunii intraoculare crescute. Compusul a inhibat activarea moleculelor de semnalizare asociate cu apoptoza, piroptoza şi necroptoza, denumite colectiv PANoptoza. Prin reglarea acestor căi, HG9-91-01 şi-a demonstrat potenţialul de a proteja retina şi de a păstra funcţia vizuală.
Subţierea retinei, un semn distinctiv al progresiei glaucomului, se corelează direct cu pierderea acuităţii vizuale. Capacitatea HG9-91-01 de a menţine grosimea retinei sugerează că aceasta poate încetini sau chiar opri procesele degenerative care stau la baza glaucomului.
În plus, rolul său în inhibarea PANoptozei subliniază potenţialul său ca agent terapeutic multi-ţintă. Spre deosebire de tratamentele care se concentrează exclusiv pe scăderea presiunii intraoculare, HG9-91-01 abordează cauzele profunde ale pierderii celulelor ganglionare retiniene, oferind o soluţie mai cuprinzătoare.
Analiza ulterioară a arătat că HG9-91-01 reglează proteinele cheie implicate în căile de moarte celulară, reducând expresia markerilor asociaţi cu apoptoza, piroptoza şi necroptoza. Aceste constatări oferă informaţii valoroase cu privire la mecanismele moleculare care stau la baza efectelor sale neuroprotectoare. Prin ţintirea simultană a mai multor căi, HG9-91-01 reprezintă un progres semnificativ în tratamentul bolilor oculare neurodegenerative.
Studiul subliniază potenţialul transformator al AI în dezvoltarea medicamentelor. Prin combinarea instrumentelor computaţionale cu validarea biologică, cercetătorii pot accelera descoperirea de tratamente eficiente. Cu toate acestea, provocări precum confidenţialitatea datelor, transparenţa şi biasul trebuie abordate pentru a asigura aplicaţii etice şi fiabile ale AI în medicină, spun specialiştii.
Dr. Gao a subliniat importanţa continuării cercetărilor, afirmând că „tehnologiile AI sunt utile pentru gestionarea sarcinilor intensive de calcul şi pentru luarea de decizii raţionale bazate pe cunoştinţe multimodale complexe. Cu toate acestea, sunt necesare evaluări suplimentare de confirmare pentru a valida eficacitatea HG9-91-01 în protejarea structurii retiniene la pacienţii cu hipertensiune oculară acută”.
Implicaţiile acestei cercetări se extind dincolo de glaucom, demonstrând potenţialul metodologiilor bazate pe AI pentru a aborda alte boli neurodegenerative. Prin rafinarea acestor tehnici, oamenii de ştiinţă pot dezvolta terapii ţintite pentru o gamă largă de afecţiuni, de la boala Alzheimer la boala Parkinson.
Integrarea AI în cercetarea biomedicală marchează o nouă eră a inovării, în care abordările bazate pe date completează metodele ştiinţifice tradiţionale.
Identificarea HG9-91-01 ca terapie potenţială exemplifică modul în care tehnologia de ultimă oră şi ingeniozitatea ştiinţifică pot aborda provocări medicale urgente. Prin valorificarea capacităţilor AI, oamenii de ştiinţă nu numai că accelerează dezvoltarea medicamentelor, ci şi îmbunătăţesc perspectivele pacienţilor cu risc de pierdere a vederii.
În plus, natura colaborativă a acestei cercetări subliniază importanţa eforturilor interdisciplinare în progresul ştiinţei medicale. Prin reunirea experţilor în AI, farmacologie şi oftalmologie, echipa a demonstrat cum perspectivele diverse pot duce la descoperiri de referinţă. Această abordare stabileşte un precedent pentru cercetările viitoare, subliniind valoarea colaborării în abordarea problemelor complexe de sănătate, spun autorii studiului.
Pe măsură ce povara globală a glaucomului continuă să crească, nevoia de tratamente inovatoare devine tot mai urgentă. Descoperirile bazate pe inteligenţa artificială precum compusul HG9-91-01 oferă o perspectivă asupra unui viitor în care pierderea vederii nu va mai fi un rezultat inevitabil pentru milioane de pacienţi.
Prin astfel de cercetări şi colaborări interdisciplinare, visul de a preveni orbirea devine din ce în ce mai realizabil.
