Resumen:
Una empresa de biotecnología que se centra en la investigación y el desarrollo de medicamentos de inteligencia artificial anunció recientemente que los resultados de una investigación de que un medicamento experimental en el que participó utilizando IA mostró el potencial de reducir los indicadores de edad biológica en ensayos clínicos. En sólo cuatro semanas, los resultados de la evaluación de la edad biológica de algunos pacientes que recibieron el tratamiento disminuyeron durante varios años, lo que generó una preocupación generalizada en la comunidad médica sobre el desarrollo de medicamentos antienvejecimiento asistidos por IA.
Este fármaco experimental llamado Rentosertib fue desarrollado por Insilico Medicine. Originalmente no estaba destinado a retrasar el envejecimiento, sino que se utilizó para tratar la fibrosis pulmonar idiopática. La enfermedad provoca una cicatrización progresiva del tejido pulmonar, provocando un deterioro respiratorio continuo. Según la empresa, el sistema de inteligencia artificial no sólo ayudó a los investigadores a identificar la proteína objetivo clave TNIK, sino que también participó en el proceso de diseño de la estructura molecular del fármaco.
El estudio recientemente publicado volvió a analizar datos de un ensayo clínico de Fase IIa. El ensayo incluyó originalmente a 71 pacientes chinos, de los cuales los datos de 42 pacientes se utilizaron para evaluaciones relacionadas con el envejecimiento. La edad promedio de estos participantes era de aproximadamente 67 años y el equipo de investigación continuó rastreando los cambios en sus muestras de sangre durante el período de observación de 12 semanas.
Para evaluar el impacto del fármaco en los marcadores del envejecimiento, los investigadores utilizaron seis modelos diferentes de "reloj de envejecimiento". Estos modelos computacionales analizan la composición de las proteínas en la sangre para estimar la edad biológica de una persona o su riesgo de muerte. Los resultados mostraron que los seis modelos detectaron signos de transición a un "estado más joven" en los pacientes que recibían tratamiento farmacológico, mientras que en el grupo de placebo básicamente no hubo cambios significativos y algunos indicadores incluso mostraron un ligero deterioro.
A través de diferentes regímenes de dosificación, los investigadores observaron distintos grados de mejora. Cuatro modelos de predicción basados en la edad mostraron una disminución promedio en la edad biológica de aproximadamente 2,7 a 3,5 años después de cuatro semanas de tratamiento para los pacientes que tomaban la dosis diaria de 60 mg. Sin embargo, otros dos modelos que evaluaron principalmente el riesgo de mortalidad no observaron cambios estadísticamente significativos.
El equipo de investigación también descubrió que la dosis de 30 mg dos veces al día mostró una tendencia de mejora más estable y consistente. En algunos modelos evaluados, la edad biológica de los pacientes disminuyó hasta varios años.
Sin embargo, los científicos involucrados en el estudio también recordaron al mundo exterior que estos resultados no deben entenderse simplemente como que el cuerpo humano realmente "se está rejuveneciendo unos años". La llamada disminución de la edad se refiere principalmente a los resultados de predicción realizados por modelos relevantes basados en cambios en las proteínas sanguíneas, en lugar de la regresión de la edad natural del cuerpo humano.
Los investigadores señalan que todavía no es posible distinguir claramente si estas mejoras se deben al efecto del fármaco sobre el proceso de envejecimiento en sí, o si la salud general del cuerpo mejora después de que se alivia la enfermedad pulmonar, afectando así a los indicadores relacionados. Vale la pena señalar que el régimen de dosificación con el efecto más obvio para mejorar la función pulmonar no es exactamente el mismo que el régimen de dosificación con la disminución más obvia de la edad biológica, lo que significa que el fármaco puede tener un efecto antienvejecimiento que es parcialmente independiente del efecto del tratamiento pulmonar.
Esta investigación también se considera un caso importante de la aplicación de la inteligencia artificial en la investigación y el desarrollo de fármacos. La inteligencia artificial no solo participa en el descubrimiento de objetivos farmacológicos y el diseño molecular, sino que también utiliza posteriormente modelos de aprendizaje automático para evaluar los cambios en los indicadores de envejecimiento en ensayos clínicos, formando una cadena completa de participación de la IA desde la investigación y el desarrollo hasta la verificación.
Si bien los resultados son alentadores, el estudio fue pequeño y todos los participantes tenían fibrosis pulmonar idiopática. No está claro si el fármaco tendrá efectos similares en personas sanas, o si puede prolongar la vida o, de hecho, ralentizar el proceso de envejecimiento.
Al mismo tiempo, también existe un debate en la comunidad académica sobre la fiabilidad del propio "reloj envejecido". Los diferentes modelos utilizan diferentes biomarcadores y métodos de cálculo, y actualmente no existe un estándar de medición de la edad biológica uniformemente reconocido. Por tanto, algunos expertos creen que estos indicadores pueden servir como importantes herramientas de investigación, pero aún están lejos de convertirse en el estándar definitivo para medir el envejecimiento humano.
Insilico Medicine ha anunciado el lanzamiento de un ensayo clínico de fase III más amplio. Se espera que el ensayo reclute a 320 pacientes, continúe la observación durante 52 semanas y se centre en evaluar el impacto del fármaco en la función pulmonar. En la actualidad, Rentosertib sigue siendo un fármaco experimental y las agencias reguladoras aún no han aprobado su comercialización.
Los analistas creen que, aunque todavía queda un largo camino por recorrer antes de un verdadero fármaco antienvejecimiento, este estudio demuestra por primera vez que un fármaco candidato ha descubierto y ayudado en el diseño de objetivos mediante inteligencia artificial, que puede afectar los indicadores humanos relacionados con el envejecimiento además del tratamiento de enfermedades. Esto proporciona nuevas direcciones de investigación para el uso de la inteligencia artificial para desarrollar terapias de extensión de vida y envejecimiento saludable en el futuro.
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