人工知能で設計された薬剤が、小規模な初期試験で生物学的老化マーカーに変化を及ぼすことと関連づけられた。レントセルチブの第2a相結果は9月7日にNature Biotechnology誌に掲載された。
試験の内容
レントセルチブはTNIK阻害薬だ。TNIKは全身に存在するタンパク質酵素で、細胞成長と脳の健康に関与する。TNIKの過剰活性は一部のがん、特発性肺線維症を含む線維性疾患、代謝障害と関連づけられている。この薬はInsilico Medicineが創製し、AIを使ってTNIKを標的として特定し、それを阻害する分子の設計を支援した。研究者らは、特発性肺線維症と確認された42人の参加者から12週間にわたり異なる時点で血液サンプルを採取した。2,800以上のタンパク質濃度を測定し、結果を6つのプロテオミクス老化時計（ipfP3GPT、OrganAgeの2変種、Proteomic Aging Clock、PAOPAC、ProtAge）に適用した。これらのツールはタンパク質パターンと機械学習を使い、暦年齢ではなく生物学的年齢を推定する。
6つの老化時計、1つのシグナル
研究終了時、レントセルチブを服用した参加者は6つのモデルすべてで予測生物学的老化の逆転を示した。Medical News Todayのために知見を検討した専門家は、一貫性が興味深い点だと述べた。生物学的老化の複数の異なる指標が同じ方向に動くことは、単一の時計が変わるより強いシグナルだ。ズン・トリニ博士は「治療が老化に関連する生物学にどう影響するかを測定する能力が向上している可能性を示す有望なシグナルだが、患者を生物学的に若返らせられる証拠はまだない」と述べた。
専門家は慎重を促す
参加者は全員重い肺疾患を持ち、健康な成人ではなかったため、結果の一般化には限界がある。老化時計の若いスコアも、老化が逆転した証明とは同じではない。ハッケンサック・メリディアン・ジャージーショア大学医療センターの老年医学部長ゼーシャン・カーン博士は「最終的に重要なのは、患者がより健康で機能的に生活できるかどうかだ」と述べた。「老年医学では、目標は単に寿命を延ばすことではなく、健康寿命を延ばすことだ」。バプテスト・ヘルス・サウスフロリダのピーター・グリーバス博士は、AIは生物学的・分子的データを従来法より速く分析できるため、創薬で役割を増すと述べた。ただし、分子が安全か、利益がリスクを上回るかを研究者が確立する必要があるため、医師、科学者、厳格な臨床試験を置き換えることはないと付け加えた。