Insilico emplea herramientas impulsadas por IA para descubrir el vínculo entre la fibrosis pulmonar idiopática (FPI) y el envejecimiento acelerado

La fibrosis pulmonar idiopática (FPI) es una enfermedad pulmonar crónica y progresiva caracterizada por la acumulación excesiva de componentes de la matriz extracelular, lo que conduce a un deterioro gradual de la función pulmonar y, finalmente, a insuficiencia respiratoria. Predominantemente afecta a individuos mayores de 60 años, y se cree que la FPI comparte vías biológicas subyacentes con el proceso de envejecimiento. Comprender estos mecanismos comunes es crucial para desarrollar terapias innovadoras de longevidad que puedan beneficiar a personas en todo el mundo.
Recientemente, investigadores de Insilico Medicine publicaron un estudio en Aging que investiga los mecanismos relacionados con el envejecimiento en la FPI utilizando enfoques de inteligencia artificial (IA). La investigación establece nuevas conexiones entre la biología del envejecimiento y la patogénesis de la FPI, a la vez que demuestra el potencial de los métodos guiados por IA en el desarrollo terapéutico para enfermedades relacionadas con la edad.
Para avanzar en este campo, el equipo desarrolló dos modelos profundos de aprendizaje automático: un reloj de envejecimiento consciente de la fibrosis, es decir, un reloj proteómico de envejecimiento sensible a las vías clave, entrenado en datos proteómicos del Biobanco del Reino Unido, y el IPF-Precious3GPT, un transformador de ómicas que genera perfiles diferenciales de expresión génica a partir de indicaciones de texto.
El reloj de envejecimiento muestra un gran desempeño en validación cruzada, prediciendo la edad biológica con alta precisión (R²=0,84, MAE=2,68 años). Posteriormente, los investigadores aplicaron el modelo al conjunto de datos Olink y emplearon un método de regresión lineal para evaluar el efecto de la gravedad de la enfermedad en la velocidad de envejecimiento. Los resultados demostraron que los pacientes con infecciones graves—quienes probablemente desarrollen fibrosis pulmonar—presentaban edades biológicas previstas significativamente más altas en comparación con controles sanos, lo que sugiere que el reloj entrenado tiene relevancia biológica en casos fibróticos.
El análisis con el modelo generativo IPF-P3GPT reveló patrones de expresión génica tanto compartidos como únicos entre los pulmones envejecidos y la enfermedad fibrótica, resaltando que la FPI no es simplemente envejecimiento acelerado, sino que implica procesos patológicos únicos. El estudio además identificó cuatro vías clave (señalización de TGF-ß, estrés oxidativo, inflamación, remodelación de la ECM) como centrales tanto para la FPI como para el envejecimiento, pero involucradas de diferente manera a nivel de genes.
En adelante, el equipo de investigación de Insilico ampliará estos hallazgos validando los modelos de IA en cohortes dedicadas de pacientes con FPI y extendiendo el enfoque a otras enfermedades fibróticas y relacionadas con la edad. El grupo también prevé utilizar sus herramientas para el descubrimiento de fármacos, la identificación de biomarcadores y estrategias de medicina personalizada a lo largo del espectro de enfermedades crónicas y envejecimiento.
Mediante el aprovechamiento de tecnologías de IA y automatización de última generación, Insilico ha mejorado notablemente la eficiencia del desarrollo preclínico de fármacos, estableciendo un nuevo estándar en I+D farmacéutica impulsada por IA. Mientras que el descubrimiento tradicional de fármacos en etapas tempranas suele requerir de 2,5 a 4 años, Insilico ha nominado 20 candidatos preclínicos en un lapso promedio—desde el inicio del proyecto hasta la nominación del candidato preclínico (PCC)—de solo 12 a 18 meses por programa, con solo entre 60 y 200 moléculas sintetizadas y probadas en cada programa.
Desde su fundación en 2014, Insilico ha publicado más de 200 artículos revisados por pares. Aprovechando avances científicos continuos en la intersección de la biotecnología, la inteligencia artificial y la automatización, Insilico se ubicó entre las 100 principales instituciones corporativas mundiales en el "2025 Research Leaders: global corporate institutions for biological sciences and natural sciences publications" del Nature Index.

[1] Galkin F, Chen S, Aliper A, Zhavoronkov A, Ren F. AI-driven toolset for IPF and aging research associates lung fibrosis with accelerated aging. Aging (Albany NY). 2025 Aug 8; . https://doi.org/10.18632/aging.206295
 

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