Мир еще не видел такого стартапа, как Altos Labs. Основанная в 2022 году компания объединила ведущих ученых и получила финансирование в размере $3 миллиардов от инвесторов, среди которых, по сообщениям, и Джефф Безос, основатель Amazon. Амбициозная цель — "омолодить" человека, вернув пожилым людям способность противостоять болезням и травмам, которой естественно обладает молодежь, пишет The Times.

Прошло три года, и первые результаты становятся ощутимыми — не в громких пресс-релизах, а в рецензируемых научных журналах и препринтах. Вместе они открывают перспективу новой эры медицины, где организмы можно "перепрограммировать" на клеточном уровне для борьбы со старением, лечение подбирать так, чтобы "удерживать ДНК молодой", а искусственный интеллект позволит, по выражению одного из исследований, "убежать от старения".

Чем занимаются ученые Altos Labs?

[see_also ids="563849"]

Можно ли перепрограммировать клетки, чтобы они снова стали молодыми?

Доктор Синья Яманака, лауреат Нобелевской премии по физиологии и медицине 2012 года, является научным советником Altos. Еще двадцать лет назад он всколыхнул научное сообщество, доказав, что зрелые клетки кожи можно "перепрограммировать" в гибкое, эмбрионоподобное состояние. Так появились индуцированные плюрипотентные стволовые клетки, которые вновь получили способность превращаться в различные типы тканей. Другими словами, их "омолодили". Это удалось благодаря четырем белкам, вошедшим в историю под названием "факторы Яманаки".

Впоследствии другой ведущий исследователь Altos — Хуан Карлос Исписуа Бельмонте — показал, что эти белки можно применять к живым мышам, достигая признаков омоложения. Он даже предположил, что "факторы Яманаки" можно считать эликсиром жизни. Однако существовала угроза: слишком сильное "отматывание часов" могло вызывать смертельные опухоли.

Новая еще неопубликованная работа под руководством профессора Вольфа Рейка, возглавляющего британский исследовательский центр Altos недалеко от Кембриджа, может помочь ученым точнее контролировать этот процесс. Исследование объясняет, как естественные плюрипотентные клетки в раннем развитии организма становятся специализированными — костными, мышечными, кожными и тому подобное. Этот процесс регулирует "транскрипционные часы" — внутренний механизм, определяющий, какие гены и когда активируются. Это тоже своеобразное "перепрограммирование", но в обратном направлении — клетки теряют молодость, становясь специализированными.

[see_also ids="570961"]

Вывод для долголетия: освоение этих внутренних "часов" может открыть путь к созданию безопасных терапий, которые смогут "перепрограммировать" клетки, омолаживая их без риска образования опухолей.

[related_material id="652346" type="1"]

Борьба с "дрейфом" в старение

Бельмонте прогнозирует, что человеческую жизнь можно будет продлить на 50 лет. Одна из преград на этом пути — так называемый "мезенхимальный сдвиг".

С возрастом или в случае болезни клетки постепенно теряют свою специализацию. Например, нейроны перестают эффективно передавать сигналы, а мышечные клетки — сокращаться. Вместо этого они начинают вести себя как мезенхимальные — универсальные "ремонтные агенты". Это вызывает воспаление, фиброз, рубцевание тканей и общее ухудшение здоровья.

В недавней статье в журнале Cell команда Бельмонте доказала, что "выключение" определенных генов может остановить этот процесс и вернуть клеткам их молодость и дисциплинированность.

"Если мы сможем найти способ контролировать это, это может быть довольно увлекательно", — считает Рейк.

Он объяснил, что эта статья соответствует основной идее Altos. Когда мы молоды, порез или перелом кости заживают быстро; устойчивость заложена в организме. С возрастом те же травмы заживают дольше не потому, что повреждения сильнее, а потому, что способность организма к восстановлению снизилась. Научная задача, по словам специалиста, заключается в восстановлении молодого "буфера" устойчивости к травмам и болезням.

Вывод для долголетия: мезенхимальный дрейф предполагает, что ваши клетки забывают свои первоначальные функции и действуют больше как клетки "восстановительного типа", что может способствовать старению и болезням. Управление этим процессом или его обратное влияние может сделать организм более устойчивым к ряду заболеваний.

[see_also ids="535114"]

Компьютерные модели, чтобы "убежать от старения"

Доктор Торе Грепель, ведущий специалист Altos по искусственному интеллекту и соавтор программы AlphaGo, сегодня работает над моделированием процессов старения клеток.

Наши тела состоят из более 200 различных типов клеток, и каждый тип может существовать в несколько разных состояниях в зависимости от возраста, здоровья и других факторов. Ученые могут представить эти состояния как точки на гигантском ландшафте: молодые, гибкие клетки расположены на вершинах холмов со многими возможными путями вниз, тогда как более старые, специализированные клетки "поселились" в долинах. Как только клетка оказывается в долине, она стабильна, но менее адаптивна. Старение — это, в некотором смысле, процесс медленного перемещения клеток в более глубокие долины, с потерей юношеской гибкости.

Грепель и его команда разрабатывают компьютерные карты этого "ландшафта", чтобы научиться выводить клетки из долин и направлять их в более здоровые и молодые состояния. Они называют это "отжигом клеток" — по аналогии с процессом восстановления прочности и гибкости металлов.

Но на какие клетки это может влиять? Они предполагают, что это зависит от измеряемого качества: "потенции" клетки — насколько большим потенциалом к изменениям она обладает.

Задача состоит в том, чтобы найти надежные способы измерения потенции на практике. Стволовые клетки предлагают подсказки: они поддерживают чрезвычайно широкий спектр генов включенным. Другие возможные маркеры включают химические метки, которые со временем прикрепляются к нашей ДНК, или то, как ДНК сворачивается и упаковывается внутри клетки. В конце концов, карта, которая подробно описывает потенцию каждой клетки организма, станет мощным ориентиром для ученых.

Вывод для долголетия: сочетание компьютерного моделирования с лабораторными экспериментами позволяет быстрее проверять гипотезы, отбирать самые перспективные подходы и ускорять открытие новых терапий.