Yapay zeka tabanlı analiz, GLP-1 agonisti zayıflama hapları olarak potansiyele sahip iki bitki özütünü tanımlıyor

Yapay zeka tabanlı analiz, GLP-1 agonisti zayıflama hapları olarak potansiyele sahip iki bitki özütünü tanımlıyor

Avrupa Obezite Kongresi’nde (ECO 2024) (Venedik 12-15 Mayıs) GLP-1 agonisti zayıflama hapı potansiyeli taşıyan iki bitki bileşiğinin yapay zekâ (AI) temelli bir çalışmada tespit edildiği duyuruldu.

Semaglutid ve tirzepatid gibi glukagon benzeri peptid-1 (GLP-1) reseptör agonistleri insanların kilo vermesine yardımcı olmada oldukça etkilidir. GLP-1 adı verilen bir hormonun etkisini taklit ederek ve hücrelerdeki GLP-1 reseptörüne bağlanıp onu aktive ederek iştahı ve açlık hissini azaltır, yiyeceklerin mideden salınımını yavaşlatır ve yemekten sonra tokluk hissini artırırlar.

Ancak İspanya’nın Murcia kentindeki Murcia Katolik Üniversitesi (UCAM) Yapısal Biyoinformatik ve Yüksek Performanslı Hesaplama Araştırma Grubu (BIO-HPC) ve Yeme Bozuklukları Araştırma Birimi’nden Elena Murcia, alternatiflere ihtiyaç olduğunu söylüyor.

Mevcut GLP-1 agonistlerinin etkinliği kanıtlanmış olsa da, kullanımlarıyla ilişkili bazı yan etkiler vardır – bulantı, kusma gibi gastrointestinal sorunlar ve anksiyete ve sinirlilik gibi zihinsel sağlık değişiklikleri. Son veriler, hastaların tedaviyi bıraktıklarında kaybettikleri kiloları geri aldıklarını da doğrulamıştır.

“Buna ek olarak, GLP-1 agonistlerinin çoğu peptittir – mide enzimlerinin parçalayabildiği kısa amino asit zincirleri – ve bu nedenle şu anda ağızdan alınmak yerine enjekte edilmeleri daha olasıdır.”

“Peptit olmayan ilaçların daha az yan etkisi olabilir ve uygulanması daha kolay olabilir, yani enjeksiyon yerine hap olarak verilebilirler. Yakın zamanda yapılan diğer araştırmalar, TTOAD2 ve orforglipron olmak üzere iki umut verici peptit olmayan bileşiğin altını çizmiştir.

Bunlar sentetik ve biz doğal alternatifler bulmakla ilgileniyorduk.

Murcia ve meslektaşları, GLP-1 reseptörünü aktive eden peptit olmayan doğal bileşikleri tanımlamak için yüksek performanslı yapay zeka (AI) teknikleri kullandı.

Murcia, “Bitki özlerine ve diğer doğal bileşiklere odaklandık çünkü daha az yan etkiye sahip olabilirler” diyor.

GLP-1 reseptörüne bağlananları belirlemek üzere 10.000’den fazla bileşiği elemek için sanal tarama kullanıldı.

Daha sonra, bu bağların GLP-1 hormonu ve reseptörü arasında meydana gelenlere ne kadar benzediğine bakmak için yapay zeka tabanlı yöntemler kullanıldı. En benzer şekilde bağlanan 100 bileşik daha sonra reseptördeki anahtar kalıntılarla (amino asitler) etkileşime girip girmediklerini belirlemek için ek görsel analiz için seçildi.

Son olarak, GLP1-R agonistleri olarak en yüksek potansiyele sahip bileşikleri belirlemek için bir Venn diyagramı (örtüşen daireler kullanan matematiksel bir grafik) derlendi.

Bunun sonucunda, ikisi “Bileşik A” ve “Bileşik B” olmak üzere, TTOAD2 ve orforgliprona benzer şekilde anahtar kalıntılara güçlü bir şekilde bağlanan 65 bileşikten oluşan kısa bir liste elde edildi.

Bileşik A ve Bileşik B, özütleri geçmişte insan metabolizması üzerinde faydalı etkilerle ilişkilendirilmiş olan çok yaygın bitkilerden elde edilmiştir. Bitkiler ve bileşiklerle ilgili daha fazla ayrıntı, patentler verilene kadar gizli tutulmaktadır. Her iki bileşiğin de hap şeklinde verilebileceği umulmaktadır. İki bileşik şu anda laboratuar testlerinden geçiyor.

Murcia şöyle diyor: “Doğal kaynaklardan elde edilen yeni GLP-1 agonistleri geliştirmenin ilk aşamalarındayız. Yapay zeka temelli hesaplamalarımız in vitro ortamda ve ardından klinik deneylerde doğrulanırsa, obeziteyi yönetmek için başka tedavi seçeneklerimiz de olacak.”

“Bizimki gibi bilgisayar tabanlı çalışmalar, maliyet ve zamanın azaltılması, büyük veri setlerinin hızlı analizi, deney tasarımında esneklik ve laboratuvarda deneyler yapmadan önce etik ve güvenlik risklerini belirleme ve azaltma yeteneği gibi önemli avantajlara sahiptir.”

“Bu simülasyonlar aynı zamanda karmaşık sorunları analiz etmek için yapay zeka kaynaklarından yararlanmamıza ve böylece yeni ilaç arayışında değerli bir ilk bakış açısı sağlamamıza olanak tanıyor.”

SIR GİBİ SAKLANAN BU BİLEŞİKLER HANGİLERİ?

Bugün Avrupa Obezite Çalışmaları Derneği tarafından söylenen bu araştırmayla ilgili ben de Yapay zekaya 2 soru sordum ve aldığım cevapları aşağıda yazıyorum:

SORU: Bilimsel araştırmalara baktığınızda zayıflama ilacı olarak kullanılabilecek ve GLP-1 agonisti olarak görev yapabilecek en etkili 3 bitkisel aday hangileridir?

Sağlanan verilere dayanarak, zayıflama ilacı olarak kullanılabilecek en etkili üç bitkisel aday şunlardır:

Efedra: Genellikle kafein ile kombine edilen efedranın kilo kaybını teşvik etmede etkili olduğu gösterilmiştir. Çalışmalar, efedra ve kafein kombinasyonlarının kullanımı ile önemli kilo kaybı ve yağ kaybı bildirmiştir. Bununla birlikte, efedranın yüksek bir yan etki risk profiline sahip olduğunu ve uzun süreli kullanımda güvenliğinin daha fazla araştırma gerektirdiğini belirtmek önemlidir.

Cissus quadrangularis (CQ): Cissus quadrangularis’in çalışmalarda vücut ağırlığında önemli bir azalma gösterdiği bulunmuştur. Sistematik derlemede rapor edildiği gibi obezite yönetiminde etkili olan bileşiklerden biriydi1.

Yeşil Çay: Kafein içeren yeşil çayın, özellikle egzersizle birleştirildiğinde metabolik hızı artırdığı ve yağ asidi metabolizmasını güçlendirdiği bildirilmiştir. Çeşitli yoğunluklarda egzersiz sırasında yağ asidi kaynaklarından enerji harcamasını artırdığı gösterilmiştir. Ayrıca, Suudi Arabistan’da yapılan bir çalışmada yüksek kullanım oranının da gösterdiği gibi, yeşil çay kilo kaybı için en yaygın kullanılan bitkilerden biridir9.

Bu bitkisel adaylar kilo kaybı için potansiyel göstermiş olsa da, bitkisel kilo kaybı preparatlarının güvenliği ve etkinliğinin değişebileceğini ve kesin sonuçlara varmak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu belirtmek önemlidir. Ayrıca, yan etki potansiyeli ve diğer ilaçlarla etkileşimler dikkatle değerlendirilmelidir.

Henüz yorum yapılmadı.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Start typing and press Enter to search

Shopping Cart