Lão hóa là một quá trình không thể tránh khỏi, nhưng với sự tiến bộ của khoa học, chúng ta ngày càng tiến gần hơn đến việc làm chậm lại tác động của thời gian. Một trong những bước tiến quan trọng trong lĩnh vực này là sự ra đời của AgeXtend, một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế đặc biệt để khám phá các hợp chất chống lão hóa tiềm năng. Được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Thông tin Indraprastha, Delhi, AgeXtend không chỉ sàng lọc nhanh chóng hơn 1,1 tỷ hợp chất mà còn cung cấp các dự đoán có thể giải thích được, giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của các hợp chất này.

Khác với các mô hình AI "hộp đen" thông thường, AgeXtend mang đến một bước đột phá với khả năng phân tích hoạt tính sinh học, dự đoán độc tính, và xác định các mục tiêu protein tiềm năng của mỗi hợp chất. Điều này giúp nền tảng trở nên đáng tin cậy hơn trong việc khám phá thuốc. Với phương pháp tiếp cận dựa trên học máy, AgeXtend đã quét qua các cơ sở dữ liệu chứa hàng tỷ phân tử nhỏ, hóa chất thực vật, và các chất chuyển hóa vi sinh vật. Các hợp chất tiềm năng sau đó được thử nghiệm thực nghiệm trong các mô hình sinh học, bao gồm men bia (Saccharomyces cerevisiae) và giun tròn (Caenorhabditis elegans), để đánh giá khả năng kéo dài tuổi thọ. Kết quả cho thấy AgeXtend không chỉ tái hiện thành công các hợp chất đã biết như metformin và taurine mà còn phát hiện ra các ứng cử viên mới, bao gồm các chất ức chế hiện tượng lão hóa tế bào, giúp làm chậm quá trình lão hóa trong tế bào sợi (fibroblast) của con người.

Một điểm nổi bật của AgeXtend là khả năng tập trung vào các cơ chế sinh học quan trọng liên quan đến lão hóa. Các dự đoán của nền tảng này đã nhấn mạnh ba cơ chế chính: lão hóa tế bào, suy giảm chức năng ty thể, và mất cân bằng hệ thống protein. Lão hóa tế bào là hiện tượng các tế bào già cỗi tích tụ theo thời gian, làm suy giảm chức năng của mô. Ty thể, được ví như "nhà máy năng lượng" của tế bào, thường suy yếu theo tuổi tác và là một mục tiêu quan trọng trong các nghiên cứu chống lão hóa. Bên cạnh đó, sự mất cân bằng trong quá trình sản xuất và phân hủy protein cũng gây ra nhiều vấn đề nghiêm trọng đối với sức khỏe tế bào. Nhờ khả năng phân tích sâu rộng, AgeXtend không chỉ phát hiện các hợp chất có tiềm năng làm chậm lại những cơ chế này mà còn cung cấp nền tảng khoa học cho việc phát triển các liệu pháp chống lão hóa hiệu quả hơn.

Nền tảng AgeXtend còn nổi bật nhờ tính giải thích được, điều khiến nó khác biệt so với các mô hình AI thông thường. Tính năng này không chỉ tăng độ tin cậy mà còn cho phép các nhà khoa học hiểu rõ tại sao một hợp chất được dự đoán là tiềm năng hoặc có nguy cơ độc tính. Thiết kế module của hệ thống giúp đánh giá từng khía cạnh của hợp chất, từ khả năng chống lão hóa đến nguy cơ độc tính và mục tiêu protein. Bên cạnh đó, khả năng sàng lọc nhanh chóng trên quy mô lớn của AgeXtend giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí nghiên cứu, đồng thời mở ra cơ hội áp dụng rộng rãi trong các phòng thí nghiệm và công ty dược phẩm trên toàn thế giới.

Kết quả nghiên cứu của AgeXtend không chỉ là một bước tiến lớn về công nghệ mà còn mang lại hy vọng trong việc phát triển các liệu pháp chống lão hóa. Với khả năng quét nhanh, dự đoán chính xác, và cung cấp giải thích khoa học rõ ràng, AgeXtend đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận nghiên cứu lão hóa. Trong tương lai, nền tảng này hứa hẹn sẽ trở thành công cụ không thể thiếu trong việc khám phá các phương pháp giúp con người sống lâu hơn, khỏe mạnh hơn, và tận hưởng cuộc sống trọn vẹn hơn.

P.A.T (NASATI), theo Sciencedirect.com, 12/2024