सार:
मूल रूप से फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस के इलाज के लिए इस्तेमाल की जाने वाली दवा लेने के बाद, 4 सप्ताह तक इसे लेने के बाद रोगी 3 साल छोटा हो गया। यह दवा शुरू से ही एआई से जुड़ी हुई है: एआई पहले यह निर्धारित करता है कि फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस में किस लक्ष्य को लक्षित किया जाना चाहिए, और फिर जेनरेटिव एआई संबंधित दवा अणुओं को डिजाइन करता है।
कहानी हमसे ज़्यादा दूर नहीं है. इसे बनाने वाली कंपनी इंसिलिको का मुख्य कार्यालय हांगकांग में है, और नई दवा की खोज और अनुसंधान एवं विकास के लिए जिम्मेदार इसकी महत्वपूर्ण टीम लंबे समय से झांगजियांग, पुडोंग, शंघाई में स्थित है। कुछ साल पहले, AI ने बड़े पैमाने पर रोग डेटा से TNIK नामक एक लक्ष्य का चयन किया था। अब यह निर्णय एक वास्तविक दवा बन गया है और नैदानिक परीक्षणों के दूसरे भाग तक पहुंच गया है।
इस साल जुलाई में, इंसिलिको ने घोषणा की कि रेंटोसर्टिब ने आधिकारिक तौर पर चरण III नैदानिक परीक्षणों में प्रवेश किया है और 47 केंद्रों में लगभग 320 फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस रोगियों को भर्ती करने की योजना बनाई है।
जैसे ही यह फेफड़े की दवा बाजार के अंत की ओर बढ़ती रही, शोधकर्ताओं को पिछले चरण IIa से बचे रक्त के नमूनों से एक अप्रत्याशित संकेत मिला।
42 मरीज़, "उम्र बढ़ने की घड़ियाँ" के छह अलग-अलग सेट एक ही दिशा में इशारा करते हैं:
उनका खून जवान दिखता है।
इस तरह, एआई द्वारा खोजी गई फेफड़ों की एक दवा अचानक "एंटी-एजिंग" से संबंधित हो गई।
01
कुछ साल पहले AI द्वारा चुना गया लक्ष्य तीसरे चरण में पहुंच गया है
इससे पहले कि किसी दवा पर आधिकारिक तौर पर शोध किया जा सके, उसे पहले हस्तक्षेप के योग्य जैविक लक्ष्य ढूंढना होगा। यह एक प्रोटीन, एक रिसेप्टर, या एक सिग्नलिंग मार्ग हो सकता है जो रोग प्रक्रिया से निकटता से संबंधित है।
यह वस्तु दवा का "लक्ष्य" है।
समस्या यह है कि मानव शरीर में हजारों प्रोटीन होते हैं, और बीमारियों में बड़ी संख्या में जीन, कोशिकाएं और सिग्नलिंग मार्ग शामिल होते हैं। अतीत में, नए लक्ष्य ढूंढना दीर्घकालिक बुनियादी अनुसंधान, परत दर परत सबूत जमा करने और फिर धीरे-धीरे यह तय करने पर निर्भर करता था कि किस दिशा में दांव लगाने लायक है।
जैसा कि कहा जाता है, पहले लक्ष्य खींचो और फिर तीर चलाओ। यदि लक्ष्य के निर्णय में कोई समस्या है, तो बाद में दवा अनुसंधान और विकास निश्चित रूप से गलत हो जाएगा।
कहा जा सकता है कि एआई ने लक्ष्य ढूंढने में बड़ी भूमिका निभाई है।
यह एक ही समय में जीनोम, ट्रांसक्रिप्टोम, प्रोटिओम, रोग डेटाबेस, कागजात और जैविक नेटवर्क को पढ़ सकता है, और यह पता लगा सकता है कि किन प्रोटीनों और बीमारियों में जानकारी से आगे सत्यापन के योग्य लिंक हैं जो कि मनुष्यों द्वारा एक-एक करके संसाधित करने से कहीं अधिक है।
हाल के वर्षों में, लक्ष्य खोज में एआई की भागीदारी एआई फार्मास्यूटिकल्स की महत्वपूर्ण दिशाओं में से एक बन गई है। दवा अनुसंधान और विकास के क्षेत्र में शीर्ष समीक्षा पत्रिका, नेचर रिव्यूज़ ड्रग डिस्कवरी ने लक्ष्य पहचान में एआई की भागीदारी पर चर्चा करने के लिए इस वर्ष एक समीक्षा भी प्रकाशित की, यह मानते हुए कि यह इस लिंक में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। हालाँकि, इसमें इस बात पर भी जोर दिया गया है कि कोई लक्ष्य वास्तव में स्थापित है या नहीं यह अंततः प्रयोगात्मक और यहां तक कि नैदानिक सत्यापन पर भी निर्भर करता है।
इस क्षेत्र में, बेनेवोलेंटएआई और एस्ट्राजेनेका ने क्रोनिक किडनी रोग, फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस और अन्य दिशाओं में जटिल रोग डेटा से नए लक्ष्यों को स्क्रीन करने के लिए लंबे समय से ज्ञान ग्राफ और मशीन लर्निंग का उपयोग किया है; रिकर्सन अपने आरईसी-4881 जैसे नए रोग तंत्रों को खोजने के लिए बड़े पैमाने पर फेनोटाइपिक डेटा और मशीन लर्निंग का भी उपयोग कर रहा है। इसके पीछे मुख्य खोज यह है कि इसके प्लेटफ़ॉर्म ने पहचान लिया है कि "MEK1/2 को बाधित करने से पारिवारिक एडिनोमेटस पॉलीपोसिस का इलाज हो सकता है", और यह अब चरण II में आगे बढ़ गया है।
एआई के लिए लोगों को लक्ष्य ढूंढने में मदद करना कोई नई बात नहीं है। असली कठिनाई शोध को आगे बढ़ाने की है।
एल्गोरिदम द्वारा चयनित लक्ष्य को पहले प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित किया जाना चाहिए; सत्यापन स्थापित होने के बाद, किसी को इसके चारों ओर वास्तव में प्रयोग करने योग्य अणु को डिजाइन करना होगा, और फिर यह साबित करने के लिए विष विज्ञान, पशु प्रयोगों, चरण I और चरण II से गुजरना होगा कि यह सिर्फ "सैद्धांतिक रूप से उचित" नहीं है।
एआई द्वारा खोजे गए कई लक्ष्य बीच में ही कहीं फंस जाएंगे।
चरण I मुख्य रूप से सुरक्षा पर ध्यान देता है, और चरण II प्रभावकारिता संकेतों और खुराक के साथ शुरू होता है; चरण III में, सैकड़ों या यहां तक कि हजारों रोगियों को अक्सर भर्ती किया जाता है और वास्तविक नैदानिक स्थितियों के करीब की स्थितियों में प्लेसबो या मानक उपचार के साथ तुलना की जाती है। इस स्तर पर, दर्जनों लोगों को "स्वाभाविक" लगने वाले पिछले उत्तरों को अक्सर दोबारा सत्यापित करना पड़ता है। स्पष्ट रूप से स्पष्ट चिकित्सीय प्रभाव बड़े नमूनों द्वारा कमजोर हो सकते हैं, और छोटे नमूनों में उजागर नहीं होने वाली प्रतिकूल प्रतिक्रियाएं पहली बार सामने आ सकती हैं।
इसकी वजह से, किसी दवा के बाज़ार में आने से पहले चरण III आमतौर पर सबसे महत्वपूर्ण, सबसे महंगा और सबसे महंगा चरणों में से एक होता है।
इस बार इंसिलिको के बारे में सबसे उल्लेखनीय बात यह है कि इसने रेंटोसर्टिब को तीसरे चरण के क्लिनिकल परीक्षण में धकेल दिया है। कंपनी का दावा है कि यह पहला मामला है जिसमें "एआई नए लक्ष्यों की खोज करता है + जेनरेटिव एआई नए अणुओं को डिजाइन करता है" महत्वपूर्ण नैदानिक चरण में प्रवेश करता है।
इस मार्ग को लगभग 2019 की शुरुआत में अपनाया जा सकता है। उस समय, इंसिलिकॉन अभी भी DDR1 (डिस्कॉइड डोमेन रिसेप्टर 1) जैसे ज्ञात लक्ष्यों का उपयोग कर रहा था ताकि यह साबित किया जा सके कि जेनरेटिव AI "अणुओं को डिजाइन कर सकता है या नहीं।" उस वर्ष, उन्होंने 21 दिनों में डीडीआर1 के लिए उम्मीदवार अणु उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग किया और विवो और इन विट्रो सत्यापन पूरा किया, लेकिन यह क्षमता के प्रदर्शन की तरह था। प्रश्न लोगों द्वारा दिए गए थे, और AI केवल उन्हें हल करने के लिए जिम्मेदार था।
इंसिलिकॉन ज्ञात लक्ष्यों के आसपास अणुओं को खोजने से संतुष्ट नहीं है, बल्कि रोग डेटा से सीधे नए उपचार दिशानिर्देश खोजने के लिए अपने एआई लक्ष्य खोज प्लेटफॉर्म पांडाओमिक्स का भी उपयोग करता है। इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस एक परीक्षण स्थल बन गया, और एआई ने अंततः TNIK (TRAF2 और NCK इंटरैक्टिंग काइनेज, सेल सिग्नलिंग में शामिल एक प्रोटीन काइनेज) को आगे बढ़ाया।
फिर, 2020 के अंत में, TNIK के आसपास डिज़ाइन किए गए उम्मीदवार अणुओं को आधिकारिक तौर पर प्रीक्लिनिकल ड्रग उम्मीदवारों के रूप में पहचाना गया, जिसका अर्थ है कि उन्हें बड़ी संख्या में उम्मीदवार अणुओं से जांचा गया है और वे प्रणालीगत पशु प्रयोगों और बाद के नैदानिक विकास में प्रवेश करने के लिए तैयार हैं।
लक्ष्य खोज की शुरुआत से लेकर इस दवा उम्मीदवार के निर्माण तक 18 महीने से भी कम समय लगा। इसके बाद, यह उत्तर देने की बारी मानव शरीर की है कि यह उत्तर विश्वसनीय है या नहीं।
फरवरी 2022 में, इस दवा, जिसे बाद में रेंटोसर्टिब नाम दिया गया, ने चरण I नैदानिक परीक्षणों में प्रवेश किया; जुलाई 2023 में, चरण IIa को आधिकारिक तौर पर चीन में लॉन्च किया गया था, जिसमें इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस वाले 71 रोगियों को 12 सप्ताह का उपचार प्राप्त हुआ था।
इस साल जुलाई में, इस दवा ने आधिकारिक तौर पर चरण III बड़े पैमाने पर नैदानिक सत्यापन शुरू किया।
हालांकि, तीसरे चरण तक पहुंचने वाली एआई से जुड़ी यह पहली दवा नहीं है।
एक महीने से भी कम समय पहले, मॉडर्ना और मर्क ने एक ऐसे मामले की घोषणा की थी जो जल्द ही ख़त्म होने की कगार पर था।
19 अगस्त को, दोनों कंपनियों ने घोषणा की कि वैयक्तिकृत एमआरएनए कैंसर थेरेपी इंटिस्मेरान ऑटोजीन (वी940/एमआरएनए-4157) ने कीट्रूडा के साथ मिलकर चरण III मेलेनोमा परीक्षण इंटरपाथ-001 में सकारात्मक परिणाम प्राप्त किए। परीक्षण में चरण IIB-IV मेलेनोमा वाले 1,137 रोगियों को भर्ती किया गया, जिन्हें सर्जरी द्वारा पूरी तरह से हटा दिया गया था, लेकिन फिर भी पुनरावृत्ति का उच्च जोखिम था। परिणामों से पता चला कि पुनरावृत्ति-मुक्त अस्तित्व और दूर के मेटास्टेसिस-मुक्त अस्तित्व के दो प्रमुख संकेतकों में संयोजन चिकित्सा अकेले कीट्रूडा से बेहतर थी। मॉडर्ना ने कहा कि यह पहली बार है कि व्यक्तिगत नियोएंटीजन थेरेपी को तीसरे चरण के सकारात्मक परिणाम मिले हैं।
यहां एआई की भूमिका भी बहुत विशिष्ट है: प्रत्येक कैंसर रोगी के ट्यूमर में बड़ी संख्या में विभिन्न उत्परिवर्तन हो सकते हैं। मॉडर्ना रोगी के ट्यूमर और रक्त को अनुक्रमित करेगी, और फिर इन उत्परिवर्तनों से 34 "नियोएंटीजन" तक की जांच करने के लिए एआई एल्गोरिदम के एक सेट का उपयोग करेगी, जो प्रतिरक्षा प्रणाली को सक्रिय करने की सबसे अधिक संभावना है, और अंत में प्रत्येक व्यक्ति के विभिन्न उत्परिवर्तन संयोजनों के अनुसार एक एमआरएनए थेरेपी को अनुकूलित करेगा।
यह रेंटोसर्टिब के समान एआई फार्मास्युटिकल मार्ग नहीं है। पूर्व के सामने आने वाली समस्या यह है कि "एक मरीज में इतने सारे उत्परिवर्तन होते हैं, कि टीका बनाने के लिए किसे चुना जाना चाहिए", जबकि बाद वाली समस्या "एक बीमारी के पीछे इतने सारे प्रोटीन और मार्गों के साथ, जो एक नई दवा लक्ष्य के रूप में विकसित होने के योग्य है" के समान है।
लेकिन जब दोनों परियोजनाओं को एक साथ रखा जाता है, तो हम देख सकते हैं कि एआई भागीदारी द्वारा दिए गए उत्तर कंप्यूटर और शुरुआती प्रयोगों से बाहर निकलकर तीसरे चरण के नैदानिक परीक्षणों में जा रहे हैं जो वास्तव में दवा के भाग्य का निर्धारण करते हैं।
02
फेफड़ों की एक दवा जो रक्त को "जवां" बनाती है
जैसे ही रेंटोसर्टिब तीसरे चरण के परीक्षण से गुजरने की तैयारी कर रहा था, शोधकर्ताओं को पिछले चरण IIa में छोड़े गए रक्त के नमूनों से एक अप्रत्याशित संकेत मिला:
बयालीस रोगियों, "उम्र बढ़ने की घड़ियों" के छह अलग-अलग सेटों ने आखिरकार "युवा" दिशा में बढ़ने का संकेत पकड़ लिया।
इनमें से सबसे सुसंगत 30 मिलीग्राम दो बार दैनिक खुराक वाला समूह था, जिसमें घड़ियों के छह सेटों में से पांच 4 सप्ताह में "युवा" होने का संकेत देते थे। दिन में एक बार 60 मिलीग्राम समूह में, वास्तविक आयु प्रशिक्षण के आधार पर घड़ियों के चार सेटों ने लगभग 2.7 से 3.5 वर्ष की अनुमानित आयु में कमी दी।
दूसरे शब्दों में, उपरोक्त "4 सप्ताह तक खाना आपको 3 साल छोटा बनाता है" पूरी तरह से एक रूपक नहीं है - कम से कम प्रोटिओमिक संकेतकों से देखते हुए, "कायाकल्प" वास्तव में संभव है।
यहाँ का यौवन मुख्य रूप से रक्त में हजारों प्रोटीनों की समग्र स्थिति पर निर्भर करता है।
अनुसंधान टीम ने चरण IIa क्लिनिकल परीक्षण से बचे रक्त के नमूनों का फिर से विश्लेषण किया। अंततः बयालीस रोगियों को प्रोटिओमिक विश्लेषण में शामिल किया गया, और दवा लेने से पहले, साथ ही 2, 4, और 12 सप्ताह में उनके रक्त के नमूने लिए गए।
शोधकर्ताओं ने एक बार में हजारों प्रोटीनों को मापा और डेटा को छह स्वतंत्र रूप से विकसित "प्रोटिओमिक एजिंग क्लॉक" में डाल दिया।
तथाकथित उम्र बढ़ने की घड़ी को उम्र भविष्यवाणी मॉडल के रूप में समझा जा सकता है। जैसे-जैसे लोगों की उम्र बढ़ती है, रक्त में कई प्रोटीन अपेक्षाकृत स्थिर परिवर्तन दिखाएंगे।
यह कुछ-कुछ "आपके चेहरे को देखकर आपकी उम्र का अनुमान लगाने" जैसा है - अलग-अलग उम्र के लोग अक्सर झुर्रियों, त्वचा की स्थिति और चेहरे की संरचना में कुछ नियमित बदलाव दिखाते हैं। एक बार जब मॉडल ने अलग-अलग उम्र के लोगों के बारे में पर्याप्त डेटा देख लिया, तो यह अनुमान लगा सकता है कि इन विशेषताओं के आधार पर कोई व्यक्ति मोटे तौर पर कितना बूढ़ा दिखता है।
प्रोटिओमिक एजिंग क्लॉक भी कुछ ऐसा ही करती है, सिवाय इसके कि चेहरों को देखने के बजाय, यह रक्त में सैकड़ों या हजारों प्रोटीनों के संयोजन को देखती है।
तो शोधकर्ता वास्तव में क्या पूछ रहे हैं: रेंटोसर्टिब लेने के बाद, क्या इन रोगियों का रक्त प्रोटीन स्तर पर युवा लोगों जैसा हो जाता है या बूढ़े लोगों जैसा हो जाता है?
उत्तर, कम से कम सप्ताह 4 में, लगातार पूर्व की ओर इशारा करता है।
इस बिंदु पर, मुझे यह उल्लेख करना होगा कि यह समस्या वास्तव में ऐसी कोई चीज़ नहीं थी जिसके बारे में शोधकर्ताओं ने इस तथ्य के बाद सोचा था।
एक ओर, इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस अपने आप में एक अत्यधिक उम्र से संबंधित बीमारी है, और टीएनआईके को शुरू में इनसिलिको द्वारा लक्षित करने का कारण सिर्फ इसलिए नहीं है क्योंकि यह फाइब्रोसिस से संबंधित है। प्रारंभिक विश्लेषण में, टीएनआईके को कई क्लासिक उम्र बढ़ने के तंत्रों से भी जोड़ा गया था।
दूसरी ओर, इंसिलिकॉन लंबे समय से उम्र बढ़ने और दीर्घायु पर शोध कर रहा है, इसलिए चरण IIa नैदानिक परीक्षण के दौरान, अनुसंधान टीम ने पहले से ही लगातार रक्त के नमूने छोड़ दिए, यह देखने की उम्मीद में कि क्या मूल रूप से फेफड़ों के इलाज के लिए इस्तेमाल की जाने वाली दवा "एंटी-एजिंग" के मुद्दे का सामना करेगी।
दिलचस्प बात यह है कि इस बार मिला "युवा" संकेत और फेफड़ों की कार्यप्रणाली में सुधार पूरी तरह से ओवरलैप नहीं है।
पिछले चरण IIa में, फेफड़ों के कार्य में सबसे स्पष्ट सुधार दिन में एक बार 60 मिलीग्राम खुराक समूह में था; लेकिन उम्र बढ़ने की घड़ी में सबसे स्थिर परिवर्तन दिन में दो बार 30 मिलीग्राम के समूह में था। इसके बाद शोधकर्ताओं ने एफवीसी या जबरन महत्वपूर्ण क्षमता में बदलाव की तुलना अनुमानित जैविक उम्र में बदलाव के साथ की और पाया कि दोनों के बीच कोई मजबूत संबंध नहीं था।
इसका मतलब है कि रक्त युवा दिखता है, कम से कम इसे केवल "सिर्फ इसलिए कि फेफड़ों की बीमारी बेहतर है" के रूप में नहीं समझाया जा सकता है।
शोध टीम ने इन रोगियों में प्रोटीन परिवर्तनों की तुलना ब्रिटिश बायोबैंक में 50,000 से अधिक बुजुर्ग लोगों की प्राकृतिक उम्र बढ़ने के साथ की। प्रतिदिन दो बार 30 मिलीग्राम समूह में, कुछ प्रोटीन परिवर्तन वास्तव में सामान्य उम्र बढ़ने के विपरीत थे।
मूल रूप से फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस के इलाज के लिए इस्तेमाल की जाने वाली दवा की परिकल्पना पूरी तरह से अलग है:
क्या यह सिर्फ फेफड़ों से ज्यादा बदलाव लाएगा?
03
"3 साल छोटा", वास्तविकता से बहुत दूर
एंटी-एजिंग कितनी दूर है?
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, इंसिलिकॉन लंबे समय से उम्र बढ़ने और दीर्घायु पर शोध कर रहा है।
यह संस्थापक एलेक्स झावोरोंकोव से अविभाज्य है, जो स्वयं इस क्षेत्र में काफी विशिष्ट "दीर्घायुवादी" हैं। झावोरोनकोव ने लगभग 24 वर्ष की उम्र में आईटी उद्योग छोड़ दिया और उम्र बढ़ने के अनुसंधान में अपना रुख किया। कारण बहुत सरल है - यदि मनुष्य वास्तव में एक दिन ब्रह्मांड में और आगे जाना चाहता है, तो सबसे पहले हमें स्वयं अधिक समय तक जीवित रहना होगा।
वह 20 वर्षों से अधिक समय से इस सड़क पर चल रहे हैं।
हाल के बयानों में, उन्होंने बार-बार इस बात पर जोर दिया है कि मनुष्य पहले से ही अंतरिक्ष में प्रवेश कर सकते हैं, मशीनों के साथ संचार कर सकते हैं और आभासी दुनिया बना सकते हैं, लेकिन उनके लिए कुछ और वर्षों तक जीवित रहना अभी भी बहुत मुश्किल है।
इस "3 साल छोटे" परिणाम का सामना करते हुए, झावोरोंकोव काफी संयमित लग रहा था।
वॉल स्ट्रीट जर्नल के साथ एक साक्षात्कार में, झावोरोंकोव ने सीधे तौर पर इस बयान पर ठंडा पानी डाला कि "एआई जल्द ही मानव जीवन को दोगुना कर देगा।" उनका मानना है कि अभी तक किसी भी दवा का कठोर मानव नैदानिक परीक्षण नहीं हुआ है और यह साबित हुआ है कि यह वास्तव में मानव जीवन को बढ़ाती है।
हालाँकि, उन्होंने यह भी कहा कि यदि लक्ष्य को "जीवन काल को दोगुना करना" से घटाकर "जैविक आयु के हिस्से को उलटना" कर दिया जाए, तो उनका मानना है कि अगले दस वर्षों में यह पूरी तरह से असंभव नहीं है।
और इस पेपर में वास्तव में जिस प्रश्न का उत्तर देने की आवश्यकता है वह यहां है:
पुरानी घड़ियों के छह सेटों के एक साथ वापस चलने का क्या मतलब है?
सबसे पहले, नमूना छोटा है। यह प्रोटिओमिक्स विश्लेषण केवल 42 फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस रोगियों के साथ समाप्त हुआ। चार समूहों में विभाजित होने के बाद, प्रत्येक समूह में लगभग 9 से 11 लोग ही थे। हालाँकि घड़ियों के छह सेटों की दिशा एक ही है, फिर भी वे रोगियों के एक ही बैच और प्रोटिओमिक डेटा के एक ही सेट का विश्लेषण करते हैं।
समान उत्तर देने वाले छह मॉडल निश्चित रूप से सबसे अच्छा दिखने वाला परिणाम चुनने की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि छह स्वतंत्र प्रयोगों ने परिणाम को दोहराया है।
अधिक गंभीर मुद्दा यह है कि फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस स्वयं सूजन, चयापचय और ऊतक की मरम्मत से संबंधित प्रोटीन की एक बड़ी संख्या को बदल देता है।
शोधकर्ता जिस "युवा" को देखते हैं, क्या दवा वास्तव में उम्र बढ़ने के मूल को छू रही है, या यह सिर्फ इतना है कि बीमारी में सुधार होने के बाद, रक्त स्वाभाविक रूप से स्वस्थ युवा लोगों की स्थिति के करीब हो जाता है? यह प्रश्न पेपरों की सहकर्मी समीक्षा के दौरान सबसे अधिक पूछे जाने वाले प्रश्नों में से एक है।
हालांकि लेखकों ने कुछ सबूत प्रस्तुत किए हैं कि "युवा" संकेत और बेहतर फेफड़ों का कार्य पूरी तरह से सिंक्रनाइज़ नहीं है, यह एक और, अधिक सामान्य स्पष्टीकरण को खारिज करने के लिए पर्याप्त नहीं है। आख़िरकार, FVC फेफड़ों की कार्यप्रणाली का केवल एक हिस्सा ही प्रतिबिंबित कर सकता है। पल्मोनरी फाइब्रोसिस सूजन, चयापचय और ऊतक मरम्मत जैसी बड़ी संख्या में प्रणालियों को भी प्रभावित करता है, और ये परिवर्तन रक्त प्रोटीन में भी दिखाई देंगे।
पेपर ने अंततः स्वीकार किया कि मौजूदा डेटा वास्तव में "एंटी-एजिंग प्रभाव" को "बीमारी में सुधार के कारण होने वाले संबंधित परिवर्तनों" से अलग नहीं कर सकता है।
एक कम सुंदर, लेकिन बहुत महत्वपूर्ण विवरण भी है: सबसे स्पष्ट "युवा" संकेत चौथे सप्ताह में केंद्रित होता है, लेकिन जब आप दवा लेना जारी रखते हैं तो यह पूरी तरह से कम नहीं होता है।
12वें सप्ताह तक, उम्र बढ़ने की घड़ी के कुछ प्रभाव कम हो गए हैं। सहकर्मी समीक्षा के दौरान, समीक्षकों ने विशेष रूप से यह भी पूछा: यदि दवा वास्तव में उम्र बढ़ने की प्रक्रिया को बदलना जारी रख रही है, तो सबसे सुंदर परिणाम मध्यवर्ती समय बिंदु पर क्यों दिखाई देते हैं?
इसलिए, इस अध्ययन को अब अधिक उचित रूप से एक खोजपूर्ण एंटी-एजिंग सिग्नल कहा जाता है, जो "यह साबित नहीं हुआ है कि एंटी-एजिंग प्रभावी है।"
न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा हार्वर्ड के उम्र बढ़ने के विशेषज्ञ वादिम ग्लैडीशेव का साक्षात्कार लिया गया, उन्होंने भी इसी तरह के पैमाने का इस्तेमाल किया। उनका मानना है कि यह "जैविक उम्र में गिरावट की भविष्यवाणी" का एक बहुत स्पष्ट संकेत है, लेकिन वह इस बात पर भी जोर देते हैं कि नमूना छोटा है, उम्र बढ़ने की घड़ी में अभी भी सीमाएं हैं, और इस दवा ने अभी तक स्वस्थ लोगों में इस प्रभाव को सत्यापित नहीं किया है।
एआई को निश्चित रूप से अभी तक जीवन का अमृत नहीं मिला है।
लेकिन यह अभी भी कल्पना के लिए बहुत जगह छोड़ता है। रेंटोसर्टिब के बारे में सबसे दिलचस्प बात यह नहीं है कि यह अस्थायी रूप से किसी संख्या को तीन साल पीछे ले जाता है, बल्कि यह है कि यह कई चीजों को एक साथ जोड़ता है जो मूल रूप से बहुत दूर थीं:
एआई पहले जटिल जैविक डेटा से एक लक्ष्य प्रस्तावित करता है, और जेनरेटिव एआई फिर इस लक्ष्य के आसपास अणुओं को डिजाइन करता है। दवा के मानव शरीर में प्रवेश करने के बाद, शोधकर्ता बारी-बारी से पूछना शुरू करते हैं: एक विशिष्ट बीमारी के इलाज के अलावा, क्या यह कुछ अंतर्निहित उम्र बढ़ने की प्रक्रियाओं को भी बदल देगा?
हम विश्वास कर सकते हैं कि एआई कुछ जैविक अनुमानों को अधिक तेज़ी से वास्तविक दवा प्रयोगों में बदल रहा है जिन्हें अतीत में मनुष्यों में जांचना और सत्यापित करना बेहद मुश्किल था।
जहां तक यह सवाल है कि क्या इन प्रयोगों में वास्तव में कोई दवा है जो अंततः मानव घड़ी को वापस कर सकती है - कम से कम अब, यह सवाल अब इतना दूर की कौड़ी नहीं रह गया है।
रेंटोसर्टिब के लिए, अगला कदम वास्तव में बहुत सरल है: पहले देखें कि क्या कुछ साल पहले चरण III में एआई द्वारा चुना गया लक्ष्य वास्तव में फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस वाले अधिक रोगियों में सुधार कर सकता है।
आइए पहले इसे खत्म करें, और फिर बात करें कि "3 साल छोटी" के पीछे क्या छिपा है, इसका अधिक महत्व होगा।
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