这种常见花朵又美又有毒，AI 却发现里面藏着抗衰老药物

以下文章来源于学术经纬 ，作者学术经纬

在很多地方，尤其是南方城市，夹竹桃是很常见的绿化树种。四季常绿，叶子略似竹叶，花朵形似桃花。耐寒、防尘、抗污染，又长得美，让夹竹桃被广为栽培，用于美化环境。

但夹竹桃有一个「致命」的问题——字面意义的「致命」：全株有毒。时有新闻报道，动物或人因误食夹竹桃的叶或汁液而中毒，引起呕吐、皮肤发炎甚至死亡。不少文艺作品里也提到过夹竹桃的毒力。比如《甄嬛传》里就有用夹竹桃投毒的桥段。

夹竹桃的表皮、汁液含有多种有毒物质，其中最主要的剧毒成分叫做欧夹竹桃苷（oleandrin）。欧夹竹桃苷属于一类强心苷类化合物，会作用于人的消化系统系统、心脏和中枢神经，对人类的致死量约为 0.3 mg/kg，有人计算过几片夹竹桃叶子就足以让一个成人死于心脏功能衰竭。

这样一种剧毒化合物，让人唯恐避之不及，但毒物在合适的剂量下也可以变成良药。在一项新发表在《自然-通讯》（Nature Communications）的研究中，科研人员运用人工智能（AI）的强大筛选能力，发现欧夹竹桃苷有望开发为一种强大的抗衰老药物（senolytics）。

抗衰老药物，顾名思义是用于清除衰老细胞。已有的研究表明，老年个体中，衰老细胞不能被有效清除是一个重要的致病机制。当细胞进入衰老状态，不能继续分裂增殖，也不甘心死亡，而是持续分泌炎性分子，影响邻近细胞，损伤组织功能。衰老细胞数量持续增加，与一系列疾病有关，包括 2 型糖尿病、肺纤维化、骨关节炎、神经变性，等等。

因此，很多研究正在寻找的抗衰老药物，就是希望特异性靶向衰老细胞将其消除，同时不影响健康细胞，从而减缓衰老和预防年龄相关疾病。基于这一策略，目前已有零星几种化合物在临床试验中显示出疗效，例如达沙替尼和槲皮素。然而面对抗衰的广泛需求，可选药物的种类还是太少了。

为了加快抗衰老药物的发现过程，一些新研究开始借助发展迅猛的人工智能，训练机器学习模型识别出新的候选抗衰老药物。

在此次研究中，来自英国爱丁堡大学和西班牙坎塔布里亚大学的科研人员为 AI 模型提供了已知 senolytics 和非 senolytics 的示例，训练这些模型学会区分两者，然后用训练成绩最好的模型预测其他未见过的分子是否有作为抗衰老药物的潜力。

在筛选了多个化合物文库后，AI 模型用短短 5 分钟从 4300 多个分子中挑选出了 21 个得分最高的候选分子。随后，研究人员在衰老细胞和健康细胞上对选出的候选分子进行了测试。

▲在癌基因诱导的衰老细胞中进一步筛选，21 种化合物中有 3 种显示出抗衰老活性（

来源：参考资料 [1]）

来自夹竹桃的欧夹竹桃苷以及另外两种来自植物的天然分子——periplocin（来自杠柳）与 ginkgetin（来自银杏）——脱颖而出。细胞实验表明，它们能够消除衰老细胞，同时保持大多数正常细胞存活。

欧夹竹桃苷的表现尤其瞩目，进一步生物学实验表明，它比强心苷类药物中表现最好的已知抗衰老药物效力更强，在极低的纳摩尔范围下选择性清除衰老细胞，且不影响正常细胞的增殖能力和活力。

「至关重要的是，」研究人员在论文中指出，「我们的方法将用于实验筛选的化合物数量减少至不足原来的 1/200，从而大大提高了效率。」

研究团队表示，他们下一步计划通过人肺组织、实验动物等测试欧夹竹桃苷等候选抗衰老分子，并寻找局部施药的方法以便克服全身毒性问题。未来研究团队还将借助 AI 探索更多可能的潜在疗法，训练它们发现更多候选抗衰疗法。

转自：“丁香学术”微信公众号

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