Un nuovo algoritmo di apprendimento automatico ha identificato 478 composti con il potenziale di invertire l’invecchiamento cerebrale e proteggere dalle malattie neurodegenerative. La svolta, guidata dai ricercatori del Centro lussemburghese di biomedicina dei sistemi e CIC bioGUNE, potrebbe accelerare lo sviluppo di farmaci per combattere il declino cognitivo dovuto al rapido invecchiamento della popolazione globale.
Il cervello che invecchia e il trascrittoma
Il problema principale è chiaro: l’invecchiamento è il principale fattore di rischio per le malattie neurodegenerative come l’Alzheimer. Con oltre due miliardi di persone che si prevede avranno più di 60 anni entro il 2050, trovare modi per proteggere la salute del cervello in età avanzata non è più solo una sfida scientifica: è un imperativo per la salute pubblica. Questa ricerca non si concentra sui geni in sé, ma sul trascrittoma, le molecole di RNA che mostrano quali geni sono attivi. Questo approccio è più dinamico rispetto al semplice esame del DNA, perché l’attività genetica cambia con l’età e la malattia.
Come funziona l’algoritmo
I ricercatori hanno analizzato campioni di cervello di 778 individui sani di età compresa tra 20 e 97 anni. Il modello di apprendimento automatico ha imparato a prevedere l’età biologica con notevole precisione (entro cinque anni) sulla base dell’attività di soli 365 geni chiave. Sorprendentemente, la maggior parte di questi geni non sono direttamente coinvolti nella funzione cerebrale; regolano la riparazione del DNA e i processi complessivi di invecchiamento. Ciò suggerisce che rallentare l’invecchiamento sistematicamente può proteggere il cervello.
Quando applicato a campioni di pazienti con Alzheimer o lesioni cerebrali traumatiche, l’algoritmo ha costantemente mostrato che i loro cervelli erano biologicamente più vecchi del previsto, a volte fino a 15 anni nelle persone di età compresa tra 60 e 70 anni. Ciò conferma che la neurodegenerazione è legata all’invecchiamento accelerato a livello molecolare.
Identificazione dei composti ringiovanenti
L’algoritmo ha quindi scansionato i dati di migliaia di neuroni, alla ricerca di modelli di espressione genetica che riducessero l’età prevista. Il risultato: un elenco di 478 farmaci con potenziali effetti ringiovanenti. Sebbene molti di questi composti non siano stati testati per l’estensione della durata della vita, le previsioni dell’algoritmo rappresentano un punto di partenza per una ricerca mirata.
Validazione anticipata nei topi
Per testare l’accuratezza del modello, i ricercatori hanno somministrato tre dei composti previsti a topi anziani per quattro settimane. I topi hanno mostrato miglioramenti significativi nella memoria e riduzione dell’ansia, insieme a cambiamenti genetici che hanno fatto sembrare più giovani le loro cellule cerebrali. Ciò suggerisce che l’algoritmo non sta solo identificando correlazioni, ma collegamenti causali tra composti e ringiovanimento del cervello.
Il futuro della scoperta dei farmaci antietà
Attualmente, il campo anti-invecchiamento non dispone di metodi sistematici per lo sviluppo di farmaci. Questa piattaforma di apprendimento automatico offre un modo strutturato per identificare candidati promettenti. Tuttavia, i composti identificati richiedono un’ulteriore convalida su più sistemi biologici prima di poter essere considerati trattamenti efficaci.
Le centinaia di composti previsti da questa piattaforma rappresentano un’ampia opportunità per la ricerca futura e lo sviluppo terapeutico.
L’obiettivo è chiaro: sviluppare farmaci che non solo rallentino l’invecchiamento ma lo invertano attivamente, proteggendo le funzioni cerebrali di una popolazione in crescita. L’approccio sistematico fornito da questo nuovo metodo di apprendimento automatico rappresenta un passo importante verso quel futuro.
