衰老是一种以细胞周期停滞、大分子损伤和代谢改变为特征的细胞状态。衰老表型可由多种细胞和环境应激因素触发，包括复制衰竭、致癌激活、化疗和放疗。
以往研究表明衰老和多种疾病相关，包括癌症、Ⅱ型糖尿病、骨关节炎和病毒感染等。因此，发现新的选择性清除衰老细胞的药物就显得格外重要。
尽管人们对靶向清除衰老细胞的兴趣日益浓厚，但由于缺乏充分表征的分子靶点，目前已知的抗衰老药物很少。
2023年7月10号，来自来自英国爱丁堡大学信息学院的Diego A. Oyarzún教授团队在Nature Communications 杂志发表题为“Discovery of senolytics using machine learning”的文章。
该文章挖掘了多个已经发表的数据集，并使用它们进行模型训练。随后通过对一个包含4000多个化合物的文库进行筛选，最终确定银杏双黄酮、红柳毒苷和夹竹桃苷这三种化合物具有抗衰老活性，且夹竹桃苷抗衰老作用最为显著。
研究人员首先组装了用于模型训练的 senolytics（阳性）和非 senolytics（阴性）数据集。为此，挖掘了文献中报道的 58 种 senolytics 组合，包括来自不同化学家族的化合物，如类黄酮、强心苷和具有 senolytic 作用的抗生素。
接下来，研究人员在组装的数据集上训练机器学习模型，目的是使用它们通过计算筛选化学库并识别实验验证的命中。
随后利用上述模型对21 种候选化合物进行测试，发现其中三种具有明显的抗衰老作用，分别是银杏双黄酮、红柳毒苷和夹竹桃苷。
夹竹桃苷（也称欧夹竹桃苷）是夹竹桃最主要的有毒成分，它是一种强心苷类物质，主要作用于消化系统和心血管系统，摄入过量会导致呕吐，心脏收缩变强变慢，心传导阻滞最终停止跳动。
实验筛选表明，与已知的强心苷哇巴因相比，夹竹桃苷具有显著的抗衰老活性，尤其是在低纳摩尔范围内。更详细的生物实验表明，在这三种药物中，夹竹桃苷比同类中已知性能最好的抗衰老药物更有效。
总而言之，该研究利用机器学习的方式筛选了多种化学文库，验证了银杏双黄酮、红柳毒苷和夹竹桃苷在不同衰老方式下对人细胞系的抗衰老作用。这些化合物的效力与已知的抗衰老药物相当，且与同类最佳替代品相比，夹竹桃苷具有更高抗衰老能力。
该研究方法使药物筛选成本降低了数百倍，表明人工智能可以最大限度地利用小型和异构的药物筛选数据，为早期药物发现提供了新的思路。
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