La recherche sur le vieillissement a longtemps été dominée par une approche de précision, visant à concevoir des médicaments qui ciblent un seul processus biologique. Toutefois, cette méthode a montré ses limites dans le contexte complexe de la biologie du vieillissement. Un nouvel article publié dans Aging Cell souligne l’importance d’adopter une approche de polypharmacologie, où les médicaments sont conçus pour interagir avec plusieurs cibles moléculaires simultanément. Cette étude, fruit d’une collaboration entre Gero à Singapour et Scripps Research en Californie, utilise l’intelligence artificielle (IA) pour identifier des composés capables d’agir sur plusieurs voies biologiques dans le modèle de vers Caenorhabditis elegans. Les chercheurs ont appliqué des réseaux de neurones graphiques pour prédire les composés susceptibles de se lier à des récepteurs couplés aux protéines G (GPCR), qui jouent un rôle crucial dans la signalisation cellulaire. Grâce à cette approche, 22 nouveaux composés ont été sélectionnés et testés, dont 16 ont réussi à prolonger la durée de vie des vers, avec un composé particulier prolongeant la vie de 74 %.
Ce changement de paradigme, qui privilégie les interactions multiples plutôt que les cibles uniques, pourrait révolutionner la découverte de médicaments pour le vieillissement. Les résultats indiquent que ces composés agissent simultanément sur plusieurs clusters de GPCR, renforçant l’idée que le vieillissement est un phénomène systémique, nécessitant des solutions complexes. Bien que les données obtenues sur les vers soient prometteuses, les chercheurs reconnaissent la nécessité de valider ces résultats dans des organismes plus complexes, comme les mammifères, où des optimisations importantes pourraient être requises en raison de la toxicité potentielle des composés. En intégrant des jeux de données pharmacologiques et en utilisant des modèles de réseau, les chercheurs espèrent transformer la découverte de médicaments et mieux comprendre les mécanismes du vieillissement. Ce travail pave la voie vers une médecine qui prend en compte la complexité biologique plutôt que de s’appuyer uniquement sur des solutions simples et ciblées. Source : https://longevity.technology/news/ai-designed-compounds-show-promise-in-lifespan-extension/