Zusammenfassung:
Ein Biotechnologieunternehmen, das sich auf die Forschung und Entwicklung von Medikamenten mit künstlicher Intelligenz konzentriert, gab kürzlich Forschungsergebnisse bekannt, denen zufolge ein experimentelles Medikament, an dessen Entwicklung es mithilfe von KI beteiligt war, in klinischen Studien das Potenzial zur Reduzierung biologischer Altersindikatoren gezeigt hat. In nur vier Wochen sanken die Ergebnisse der biologischen Altersbestimmung einiger Patienten, die die Behandlung erhielten, für mehrere Jahre, was in der medizinischen Gemeinschaft weit verbreitete Besorgnis über die Entwicklung KI-gestützter Anti-Aging-Medikamente auslöste.
Dieses experimentelle Medikament namens Rentosertib wurde von Insilico Medicine entwickelt. Ursprünglich war es nicht auf die Verzögerung des Alterns ausgerichtet, sondern wurde zur Behandlung der idiopathischen Lungenfibrose eingesetzt. Die Krankheit führt zu einer fortschreitenden Vernarbung des Lungengewebes, was zu einer anhaltenden Verschlechterung der Atemwege führt. Nach Angaben des Unternehmens half das künstliche Intelligenzsystem den Forschern nicht nur bei der Identifizierung des Schlüsselzielproteins TNIK, sondern beteiligte sich auch am Designprozess der molekularen Struktur des Arzneimittels.
Die neu veröffentlichte Studie analysierte Daten aus einer klinischen Phase-IIa-Studie erneut. Die Studie umfasste ursprünglich 71 chinesische Patienten, von denen die Daten von 42 Patienten für altersbezogene Beurteilungen verwendet wurden. Das Durchschnittsalter dieser Teilnehmer lag bei etwa 67 Jahren, und das Forschungsteam verfolgte während des 12-wöchigen Beobachtungszeitraums weiterhin Veränderungen in ihren Blutproben.
Um die Wirkung des Medikaments auf Alterungsmarker zu beurteilen, verwendeten die Forscher sechs verschiedene „Alterungsuhr“-Modelle. Solche Rechenmodelle analysieren die Zusammensetzung von Proteinen im Blut, um das biologische Alter oder das Sterberisiko einer Person abzuschätzen. Die Ergebnisse zeigten, dass alle sechs Modelle bei Patienten unter medikamentöser Behandlung Anzeichen eines Übergangs in einen „jüngeren Zustand“ feststellten, während es in der Placebogruppe grundsätzlich keine signifikante Veränderung gab und einige Indikatoren sogar eine leichte Verschlechterung zeigten.
Über verschiedene Dosierungsschemata hinweg beobachteten die Forscher unterschiedliche Grade der Verbesserung. Vier altersbasierte Vorhersagemodelle zeigten eine durchschnittliche Abnahme des biologischen Alters um etwa 2,7 bis 3,5 Jahre nach vierwöchiger Behandlung bei Patienten, die die tägliche Dosis von 60 mg einnahmen. Zwei andere Modelle, die in erster Linie das Mortalitätsrisiko bewerteten, beobachteten jedoch keine statistisch signifikanten Veränderungen.
Das Forschungsteam stellte außerdem fest, dass die Dosierung von 30 mg zweimal täglich einen stabileren und konsistenteren Verbesserungstrend zeigte. In einigen ausgewerteten Modellen verringerte sich das biologische Alter der Patienten um mehrere Jahre.
Die an der Studie beteiligten Wissenschaftler erinnerten jedoch auch die Außenwelt daran, dass diese Ergebnisse nicht einfach so verstanden werden sollten, dass der menschliche Körper tatsächlich „ein paar Jahre jünger wird“. Der sogenannte Altersrückgang bezieht sich hauptsächlich auf die Vorhersageergebnisse relevanter Modelle, die auf Veränderungen der Blutproteine basieren, und nicht auf die Regression des natürlichen Alters des menschlichen Körpers.
Die Forscher weisen darauf hin, dass es immer noch nicht möglich ist, klar zu unterscheiden, ob diese Verbesserungen auf die Wirkung des Arzneimittels auf den Alterungsprozess selbst zurückzuführen sind oder ob sich die allgemeine Gesundheit des Körpers nach der Linderung der Lungenerkrankung verbessert und somit die damit verbundenen Indikatoren beeinflusst. Es ist erwähnenswert, dass das Dosierungsschema mit der offensichtlichsten Wirkung bei der Verbesserung der Lungenfunktion nicht genau das gleiche ist wie das Dosierungsschema mit der offensichtlichsten Verringerung des biologischen Alters, was bedeutet, dass das Medikament tatsächlich eine Anti-Aging-Wirkung haben kann, die teilweise unabhängig von der Wirkung der Lungenbehandlung ist.
Diese Forschung gilt auch als wichtiges Beispiel für die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung und -entwicklung. Künstliche Intelligenz ist nicht nur an der Entdeckung von Wirkstoffzielen und dem molekularen Design beteiligt, sondern nutzt anschließend auch Modelle des maschinellen Lernens, um Veränderungen von Alterungsindikatoren in klinischen Studien zu bewerten und so eine vollständige KI-Beteiligungskette von der Forschung und Entwicklung bis zur Verifizierung zu bilden.
Obwohl die Ergebnisse ermutigend sind, war die Studie klein und alle Teilnehmer litten an idiopathischer Lungenfibrose. Es ist unklar, ob das Medikament bei gesunden Menschen ähnliche Wirkungen haben wird oder ob es die Lebensdauer verlängern oder tatsächlich den Alterungsprozess verlangsamen kann.
Gleichzeitig gibt es in der akademischen Gemeinschaft auch eine Debatte über die Zuverlässigkeit der „alternden Uhr“ selbst. Verschiedene Modelle verwenden unterschiedliche Biomarker und Berechnungsmethoden, und es gibt derzeit keinen einheitlich anerkannten Standard zur Messung des biologischen Alters. Daher glauben einige Experten, dass diese Indikatoren als wichtige Forschungsinstrumente dienen können, sie sind jedoch noch lange nicht der ultimative Standard zur Messung des menschlichen Alterns.
Insilico Medicine hat den Start einer größeren klinischen Phase-III-Studie angekündigt. Es wird erwartet, dass die Studie 320 Patienten rekrutiert, die Beobachtung 52 Wochen lang fortsetzt und sich auf die Bewertung der Auswirkungen des Arzneimittels auf die Lungenfunktion konzentriert. Rentosertib ist derzeit noch ein experimentelles Medikament und wurde von den Aufsichtsbehörden noch nicht zur Vermarktung zugelassen.
Analysten glauben, dass es bis zu einem echten Anti-Aging-Medikament zwar noch ein langer Weg ist, diese Studie jedoch zum ersten Mal zeigt, dass ein Medikamentenkandidat Ziele entdeckt und durch künstliche Intelligenz entwickelt hat, die neben der Behandlung von Krankheiten auch Auswirkungen auf altersbezogene Indikatoren beim Menschen haben können. Dies bietet neue Forschungsrichtungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Entwicklung von Therapien zur Lebensverlängerung und zum gesunden Altern in der Zukunft.
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