L’intelligence artificielle (IA) et sa dernière contribution au développement de médicaments anti-âge ont ouvert la voie à des découvertes révolutionnaires dans la médecine moderne.
Les chercheurs, utilisant la technologie de l’IA, ont identifié avec succès trois produits chimiques qui ciblent spécifiquement les cellules défectueuses, supposées être associées à certains cancers et à la maladie d’Alzheimer.
Un groupe de scientifiques du Université d’Édimbourg a développé un algorithme d’IA pour cribler une collection de plus de 4 300 composés chimiques.
Le but? Pour trouver du potentiel ‘sénolytique‘ médicaments, plus communément appelés composés anti-âge. Ce sont des médicaments conçus pour induire la mort des cellules sénescentes et, à leur tour, améliorer la santé globale.
21 candidats-médicaments anti-âge initialement identifiés
L’IA a réussi à identifier 21 candidats qui pourraient favoriser l’anti-vieillissement et la sénescence cellulaire. C’est un système où les cellules défectueuses cessent de se multiplier mais persistent dans le corps au lieu de mourir. Ce processus est problématique car ces cellules continuent à décharger des produits chimiques qui stimulent l’inflammation.
À partir des 21 candidats-médicaments, l’équipe s’est concentrée sur trois composés : la ginkgétine, l’oléandrine et la périplocine. De manière impressionnante, ces substances ont démontré leur capacité à éliminer les cellules défectueuses sans nuire aux cellules saines lorsqu’elles sont soumises à des tests sur des cellules humaines.
Les algorithmes d’IA font progresser la médecine à un rythme exponentiel
Le rôle de l’IA dans la médecine et la recherche scientifique anti-âge devient progressivement indispensable. La technologie peut analyser d’énormes volumes de données complexes bien plus rapidement que n’importe quel humain, offrant une aide immense dans le diagnostic et le traitement des maladies.
L’équipe de l’Université d’Édimbourg a affirmé que sa technologie d’apprentissage automatique réduisait considérablement le coût du dépistage des médicaments sénolytiques efficaces.
“Cette étude démontre que l’IA peut être incroyablement efficace pour nous aider à identifier de nouveaux candidats-médicaments, en particulier aux premiers stades de la découverte de médicaments et pour les maladies avec une biologie complexe ou peu de cibles moléculaires connues”, a déclaré le Dr Diego Oyarzún, co-auteur de l’étude. .
Se concentrer sur la sénescence cellulaire et l’anti-âge
Sénescence cellulaire est un phénomène répandu dans de nombreux problèmes de santé liés au vieillissement, notamment le déclin de la vision, l’arthrose, la maladie d’Alzheimer et certains cancers.
Il transpire également dans une maladie pulmonaire chronique connue sous le nom de fibrose pulmonaire idiopathique et une maladie cardiovasculaire appelée athérosclérose, qui se développe lorsque des plaques collantes s’accumulent dans les artères.
Les cellules sénescentes restent actives dans le corps et émettent des substances nocives, entraînant une inflammation et des dommages potentiels aux cellules saines voisines. Ce phénomène est comparable à un morceau de melon moisi contaminant toute une salade de fruits.
Fait intéressant, parce que la sénescence cellulaire arrête la réplication cellulaire, elle peut supprimer la croissance tumorale. Mais paradoxalement, elle peut aussi favoriser le développement de cancers en modifiant l’environnement cellulaire.
“Outre leur rôle dans le cancer et le vieillissement, le programme de sénescence a été lié à des effets indésirables dans un large éventail de conditions, y compris l’ostéoporose, l’arthrose, la fibrose pulmonaire, l’infection par le SRAS-CoV-2, la stéatose hépatique et la neurodégénérescence”, ont noté les chercheurs. .
De nouveaux composés anti-âge surpassant déjà les médicaments actuels
Bien qu’il n’y ait qu’un seul traitement existant qui ait montré dans des essais cliniques qu’il réduisait le volume de cellules sénescentes chez la souris, le composé nouvellement découvert, l’oléandrine, s’est avéré plus puissant que les médicaments sénolytiques actuellement les plus performants.
Les trois composés anti-âge identifiés dans l’étude, publiée dans la revue Nature Communications, se trouvent dans les plantes médicinales traditionnelles, démontrant le potentiel des substances naturelles dans la lutte contre les problèmes de santé modernes.
« Ce travail est né d’une collaboration intensive entre data scientists, chimistes et biologistes. En exploitant les atouts de ce mélange interdisciplinaire, nous avons pu créer des modèles robustes et réduire les coûts de dépistage en utilisant uniquement des données publiées pour la formation des modèles. J’espère que ce travail ouvrira de nouvelles opportunités pour accélérer l’application de cette technologie passionnante », a déclaré le Dr Vanessa Smer-Barreto, co-auteur de l’étude.
En savoir plus sur l’utilisation de l’IA dans la médecine moderne
L’intelligence artificielle (IA) et ses algorithmes ont radicalement transformé de nombreux secteurs, le secteur de la santé étant l’un des principaux bénéficiaires. La puissance de l’IA réside dans sa capacité à apprendre et à prendre des décisions éclairées, qui dépassent souvent les capacités humaines en termes de rapidité et de précision.
Les algorithmes d’IA sont des procédures de calcul qui permettent aux logiciels d’apprendre des modèles à partir de vastes ensembles de données, de faire des prédictions et même de s’adapter au fil du temps. Ces algorithmes sont incroyablement polyvalents et peuvent être utilisés dans une variété d’applications de soins de santé, allant des diagnostics aux plans de traitement, en passant par la recherche clinique et les soins aux patients.
Diagnostic et prédiction des maladies
Les algorithmes d’IA, en particulier ceux qui exploitent l’apprentissage automatique, peuvent examiner les images médicales (comme les radiographies, les tomodensitogrammes et les IRM) et identifier des modèles qui pourraient ne pas être visibles à l’œil humain. Cela permet la détection et le diagnostic précoces d’affections telles que les cancers, les tumeurs cérébrales et les maladies pulmonaires. L’IA peut également prédire la progression de la maladie sur la base des données des patients, ce qui peut aider les médecins à anticiper les besoins des patients et à ajuster les plans de traitement en conséquence.
Médecine personnalisée
L’IA peut aider à analyser le profil génétique, le mode de vie et les dossiers médicaux d’un patient pour prédire comment il réagira à certains traitements. Ces informations peuvent être utilisées pour créer des plans de traitement personnalisés susceptibles d’être plus efficaces et de provoquer moins d’effets secondaires.
Découverte et développement de médicaments
Comme nous l’avons vu dans l’article ci-dessus, les algorithmes d’IA peuvent analyser de vastes bases de données de composés chimiques et prédire leur potentiel en tant que nouveaux médicaments. Il s’agit d’un outil puissant dans la découverte de médicaments, aidant à réduire le temps et les coûts associés aux méthodes traditionnelles.
Chirurgie assistée par robot
Les algorithmes d’IA peuvent guider les robots chirurgicaux lors d’interventions peu invasives, améliorant ainsi la précision et réduisant le risque de complications.
Tâches administratives
L’IA peut aider à automatiser les tâches administratives de routine telles que la planification des rendez-vous ou la gestion des dossiers des patients, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs humaines.
Santé mentale
Les chatbots d’IA et les thérapeutes virtuels peuvent fournir un soutien en santé mentale, offrir une thérapie cognitivo-comportementale et aider à surveiller la santé mentale des patients.
Prévision des épidémies
Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données de santé mondiales pour prévoir et surveiller les épidémies, ce qui est vital pour la préparation et la réponse sanitaires mondiales.
Télésurveillance et télémédecine
Les algorithmes d’IA peuvent interpréter les données des dispositifs de santé portables, permettant la surveillance à distance des patients et des soins de santé proactifs. Ceci est particulièrement utile pour gérer les maladies chroniques comme le diabète et les maladies cardiaques.
Malgré son potentiel, l’IA dans les soins de santé présente également des défis, notamment des problèmes de confidentialité des données, le besoin de grands ensembles de données de haute qualité pour former des algorithmes et des considérations éthiques concernant la prise de décision dans les soins de santé. Néanmoins, l’IA continue de révolutionner les soins de santé, promettant de meilleurs résultats, une efficacité et des soins personnalisés.
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