Výzkum v oblasti medicíny dlouhověkosti se potýká s metodologickou obtíží, jak efektivně identifikovat léky schopné zpomalit stárnutí organismu. Tento proces je komplikován tím, že stárnutí je multifaktoriální děj ovlivňovaný tisíci genů, přičemž přímé klinické testování vlivu léčiv na délku lidského života je z časových důvodů prakticky neproveditelné. Aktuální studie publikovaná v časopise Nature Aging představuje nový přístup založený na takzvané síťové medicíně, který využívá analýzu interakcí mezi proteiny k predikci potenciálu již existujících farmak.
Princip síťové medicíny
Autoři výzkumu z Northeastern University a Harvardu vycházejí z předpokladu, že proteiny v lidském těle nefungují izolovaně, ale vytvářejí komplexní síť vzájemných vazeb, označovanou jako interaktom. V této síti se geny spojené s konkrétními onemocněními shlukují do funkčních modulů. Výzkumný tým aplikoval tento koncept na takzvané znaky stárnutí, což jsou biologické procesy, které se s přibývajícím věkem narušují, jako je například stabilita DNA nebo mezibuněčná komunikace.
Výzkumníci využili databázi OpenGenes, která obsahuje 2 358 genů asociovaných s dlouhověkostí. Z nich bylo 1 250 genů přiřazeno k určitým znakům stárnutí. Tyto geny byly následně mapovány do interaktomu, což umožnilo identifikovat moduly, které odpovídají jednotlivým projevům stárnutí.
Predikce účinnosti léků pomocí SHARP
Pro identifikaci vhodných léčiv vyvinul tým pipeline nazvanou SHARP, tedy Systematic Hallmark-based Aging Repurposing Pipeline. Tento nástroj měří vzdálenost mezi cílovými proteiny daného léku a geny asociovanými se znaky stárnutí v rámci sítě interaktomu. Samotná blízkost cíle k modulu stárnutí však k určení účinku nestačí, protože lék může proces stárnutí jak zpomalit, tak nevhodně stimulovat. Proto vědci zavedli metriku pAGE, která zohledňuje směrovost působení léčiva.
Při validaci modelu na datech z intervenčních testů na hlodavcích (Intervention Testing Program) vědci zjistili, že jejich metoda dokáže identifikovat látky s prokázaným vlivem na délku života s vysokou přesností. Model rovněž analyzoval léky používané v současných klinických studiích zaměřených na dlouhověkost, jako jsou metformin či rapamycin, a potvrdil jejich vazbu na specifické moduly stárnutí.
Identifikace nových kandidátů
Studie identifikovala 370 léků, které vykazují blízkost k modulům stárnutí. Z tohoto počtu 83 látek označili autoři jako síťové léky, které přímo necílí na konkrétní gen stárnutí, ale ovlivňují daný modul prostřednictvím topologie sítě. Právě tyto případy jsou pro tradiční farmakologický výzkum často neviditelné. Metoda tedy umožňuje interpretovat mechanismy účinku již schválených léčiv i v kontextu procesů souvisejících se stárnutím, což otevírá prostor pro jejich případné širší využití.