衰老伴随着诸多疾病的发生，比如癌症、心血管疾病和神经退行性疾病。业内正在利用各种方式研究对衰老相关疾病进行药物干预。
近日，在 Scientific Reports 发表的一篇论文中，来自萨里大学的研究人员根据 DrugAge 数据库中的信息建立了一个机器学习模型，以预测一种化合物是否能延长秀丽隐杆线虫的寿命。
秀丽隐杆线虫是一种半透明、无毒无害、可以独立生存的线虫，与人类的新陈代谢相似。这种线虫的寿命较短，只有 20 天左右。研究人员因而有机会研究这些化合物对其的影响。
图丨秀丽隐杆线虫
该研究的通讯作者、萨里大学计算化学高级讲师 Brendan J. Howlin 博士说：“人工智能是萨里大学的特色专业。这项研究展示了人工智能具备潜力，可以为人类健康带来好处。” 事实上，人工智能通过减少重复、耗时的任务，正在加快药物发现过程中的几乎每个阶段。
Brendan J. Howlin 博士于 1987 年 9 月加入萨里大学，目前教授 IT 技术、高等数学、分子建模和 DNA 分析等课程。
他在埃塞克斯大学获得学士和博士学位，曾使用穆斯堡尔光谱和 X 射线晶体学研究微生物铁转运化合物。他还在伦敦大学伯贝克学院和辉瑞公司进行了博士后药物和蛋白质建模研究。
图丨 Brendan J. Howlin 博士（来源：萨里大学官网）
与之前使用 AI 识别减缓衰老过程的化合物的工作不同，Brendan J. Howlin 使用机器学习来计算分子的定量构效关系(QSAR），即利用数学模型来描述分子结构和分子的某种生物活性之间的关系。
DrugAge 数据库中有 1,738 种化合物，研究人员基于 DrugAge 数据库的数据建立了一个机器学习模型，“该模型将 DrugAge 中 20% 的化合物用于测试集，以了解哪些化学性质是重要的，” Brendan J. Howlin 解释说，“然后使这些信息训练模型用于识别剩余的 80% 中具有这些特性的化合物。”
人工智能模型挑出三种化合物，它们有 80% 的可能可延长秀丽隐杆线虫的寿命， 分别是：类黄酮、脂肪酸以及有机氧 (含有碳氧键的化合物，如醇)。
但该研究没有考虑化合物的剂量。例如，在某些浓度下，蔗糖等糖类可以促进秀丽隐杆线虫的寿命，在较高浓度下，此类物质对线虫的寿命有不利影响。Brendan J. Howlin 称在接下来的研究中会涉及化合物浓度的考量和增加对亚麻酸、芦丁、乳果糖和利福喷丁等化合物的研究。
Brendan J. Howlin 表示基于人工智能预测模型对影响秀丽隐杆线虫寿命的研究实际上是他的 “副业”，想看看研究团队是否可以为制药行业提供一些药物发现的线索。他多年来一直积极参与抗衰老药物的设计，是 NADPH 氧化酶 2 (Nox2) 抑制剂的发明者之一。
该研究建立在另一位研究人员（利物浦大学的 Diogo Barardo）的工作基础上，使用了最新版本的 DrugAge 数据库，将已识别的具有抗衰老特性的分子数量从 Diogo Barardo 之前识别的 229 个扩展到395个，而不能增加寿命的化合物数量稳定在 1163 个。
该项研究的第一作者、萨里大学的学生 Sofia Kapsiani 说：“衰老越来越被认为是现代医学中的一系列疾病的重要危险因素，我们可以应用数字工具，如人工智能，来帮助减缓衰老或预防与年龄增长相关的疾病。我们的研究证明了人工智能在帮助识别具有抗衰老特性的化合物方面的革命性能力。”
参考资料：
https://www.bio-itworld.com/news/2021/08/31/artificial-intelligence-calculates-anti-aging-properties-of-compounds#
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