人間の脳に対する老化の影響は、人工知能の助けを借りて遅らせることができる可能性があります。
脳細胞の生物学的年齢を予測できる機械学習アルゴリズムは、科学者が加齢に伴う認知機能の低下や神経変性を防ぐための数百の潜在的なアンチエイジング治療法を特定するのに役立ちました。
「老化は、ほとんどの高齢者が最終的に直面するいくつかの神経変性疾患の主な危険因子である」と、ルクセンブルク・システム生物医学センター（LCSB）の計算生物学教授でスペインのCIC bioGUNEの研究教授であるアントニオ・デル・ソル率いる研究者らは述べた。 「世界人口は急速に高齢化しており、2050年までに20億人以上が60歳以上になると予測されています。したがって、高齢化する人口を神経変性から守る効果的な戦略を見つけることが重要です。」
機械学習モデルをトレーニングするために、チームは年齢が 20 歳から 97 歳までの 778 人の健康な個人の脳サンプルからデータを収集しました。このモデルは、各脳サンプルの各遺伝子の活性レベルを測定するために、遺伝暗号に注目するのではなく、トランスクリプトーム (DNA から転写された RNA 分子の集合) に焦点を当てています。
このアルゴリズムは、脳サンプルから人の年齢を 5 歳の範囲内で正確に予測できる 365 個の遺伝子転写物を特定しました。これらの遺伝子のうち、脳のプロセスに直接関与しているのはわずか 25% でした。その代わり、それらのほとんどは DNA 修復と調節に関連しており、これらはすべての組織にわたる老化と密接に関係していることが知られています。
アルツハイマー病や外傷性脳損傷などの神経変性疾患と診断された患者のサンプルでは、この「老化時計」モデルは、彼らの脳の生物学的年齢が著しく高いと予測しました。
次に、機械学習モデルは、数千のニューロンおよび神経前駆細胞のサンプルからのデータを分析し、サンプルの予測年齢を減少させる遺伝子発現の変化を探しました。これにより、コンピューター アルゴリズムは脳細胞に若返り効果のある 478 種類の薬物を見つけることができました。
「私たちのモデルによって予測されたいくつかの化合物は寿命を延ばすことが示されていますが、大部分は健康や寿命の延長という観点から研究されていません」とデル・ソル氏は付け加えた。 「さらに、予測された化合物の多くはまだ実験段階にあり、その作用機序は不明のままです。」
研究チームは、アルゴリズムによって特定された 3 つの化合物を選択し、老齢マウスに対するそれらの効果を 4 週間にわたってテストしました。 3 つの化合物による治療により、マウスの不安が大幅に軽減され、記憶力が向上し、脳細胞の遺伝子発現がより若い転写プロファイルに移行しました。
これらの予備的な結果は有望であることを示していますが、機械学習モデルによって特定されたこれらの化合物や他の化合物の効果を検証するには、さらなる研究が必要です。目標は、いつか強力な老化防止効果と神経保護効果のある薬を開発することです。
デル・ソルらによると、アンチエイジング分野には現在、体系的な創薬手法が不足しており、 彼らのコンピュータアルゴリズムは、有望な治療用化合物を特定するための貴重なリソースです。
注目の画像クレジット: Micheile Henderson、Unsplash より
#機械学習により老化防止の神経保護治療法が特定される