AI真能筛出“长寿药”?超500种逆转衰老方法被发现!

新闻

作者：微信文章


<img   />

<img   />

<img   />

<img   />

<img   />

<img   />

衰老，是慢性疾病和死亡的最核心风险因素之一。科学家们长期以来一直在寻找能够延缓衰老的干预措施。然而，传统的衰老研究往往依赖于假设驱动的实验，且效率低下。
尽管过去几十年中，公开的分子研究已产生数百万测试各类干预措施的样本数据集，但这些数据最初是为研究疾病机制或药物反应而设计，很少被用于分析对衰老的影响。
随着人工智能与机器学习技术的快速发展，“衰老时钟（Aging Clock）”逐渐成为评估生物学年龄的重要工具。这类模型可基于DNA甲基化、基因表达水平等分子数据预测个体的生物学年龄，并进一步预测生命结局。
近期，一支来自美国哈佛大学和美国斯坦福大学等联合团队开发了一个名为 ClockBase Agent的平台，他们集成40余种衰老时钟模型，让AI在200万份人类和小鼠的分子组学数据里“挖宝”，并找出了超过500种可能让生物年龄倒退的干预措施。



TONACEA
01
AI智能体自主挖掘衰老秘密

ClockBase Agent的核心是一个多AI智能体系统，它能够像专业生物信息学家一样工作：自动解析实验数据、生成假设、选择统计方法、进行文献回顾，并生成科学报告，为研究人员提供有潜力且可靠的衰老干预措施。在严格专家验证下，分析准确率达99%。
具体来说，该系统包含三个核心智能体：
Coding Agent：负责写代码、处理数据并运行代码，根据样本大小和实验设计选择合适的统计模型。
Reviewer Agent：从样本量、实验模式生物、整个实验的设置等多个维度评估干预措施，生成综合分数以优先考虑有前景的抗衰老候选物。
Report Agent：发现与衰老生物学文献结合，提供机制解释。通过整合Coding Agent和Reviewer Agent的结果，生成具有高可读性的科学报告。
尽管目前已有不少AI驱动药物发现方面的研究，但一个不容忽视的问题是：其通常基于药物与靶点的相互作用，在强假设基础上构建数学模型，来预测可能具有抗衰老作用的药物。
而这项研究与传统范式最大的区别是，研究人员使用的数据大部分来自体内（in vivo）小鼠实验。这意味着该平台的筛选结果基于真实的实验数据，即有科学家将相关药物用于小鼠实验，具有真实的测试效果和分子数据。
例如，该研究团队利用ClockBase Agent，分析了43602个干预-对照组比较，涵盖了遗传扰动、药物处理、环境暴露和疾病模型。为了验证AI发现的可靠性，研究团队还将高置信度的干预措施与权威的长寿基因和药物数据库进行比对。
结果显示，有5756个（13.2%）干预药物显示出了显著的年龄调节效应，其中有500多个能显著降低生物学年龄，综合评分较高的候选物包括哇巴因（一种具有衰老细胞清除活性的心脏糖苷）、经典的mTOR抑制剂雷帕霉素、以及临床常用的降脂药非诺贝特。
这一成果不仅大幅提升了衰老研究的效率和精度，也为抗衰老药物研发、慢病防控与精准医学应用提供了新的技术基础。


AI智能体操作工作流与多维评分系统
紧接着，为验证发现的可靠性，研究团队还将所有高置信度候选物与已发表的长寿数据库进行了交叉比对。部分基因干预与GenAge数据库重叠，包括Grn、Pten、Neil1和Apoe等已知长寿基因，方向一致性超过80%。
部分药物也与DrugAge数据库重叠，涵盖雷帕霉素、烟酰胺核糖、槲皮素等经典抗衰老化合物。值得注意的是，超过97%的候选物是数据库中未记录的新发现，提示系统性重新分析可能识别出大量此前未被关注的干预措施。

TONACEA
02
Ouabain显著逆转衰老

那么，系统识别的候选物是否有效？研究团队选择了AI筛选的最优化合物——Ouabain，进行概念实验验证。
Ouabain（哇巴因）是一种从植物中提取的强心苷类化合物，已知具有衰老细胞清除活性，主要存在于夹竹桃科植物（例如非洲箭毒木）中，此前其从未被深入研究过抗衰老作用。
该研究团队设计了一个为期三个月的间歇性给药实验，老年雄性小鼠接受每周两次的哇巴因治疗。实验结束时，研究人员从转录组年龄、衰弱指数、心脏功能、代谢和神经炎症等多个维度评估了治疗效果。



结果显示，衰弱指数降低：治疗组小鼠的衰弱指数没有增加，而对照组显著上升，意味着Ouabain延缓了健康恶化；
心脏功能改善：心脏输出量提高，符合Ouabain作为强心苷的预期作用；
神经炎症减轻：大脑海马区小胶质细胞形态更健康，提示了其具有神经保护效应。
这些结果在分子层面也得到了支持。转录组年龄（tAge）预测显示，Ouabain降低了老年小鼠生物学年龄。此外，Ouabain还显著提高了Nrep基因表达水平，而该基因编码的神经元再生相关蛋白是异体共生对老年小鼠产生返老还童效果的关键因素之一。

— 结语 —
ClockBase Agent的出现，代表了衰老研究方式从假设驱动到数据驱动的转变，有望加速抗衰老干预从实验室走向临床转化。目前，该平台已公开可用，允许任何研究者查询衰老干预措施的影响，以促进长寿医学的民主化。
Ouabain的成功验证只是一个开始。在未来的研究阶段中，研究团队希望无论是通过遗传学还是药理学的干预措施，都能最终继续筛选出排名前50的真正可逆转衰老的药物。
此外，他们将平台筛选的药物与美国FDA批准药物进行重叠分析，并发现筛选出的抗衰老药物中，有一部分已获得FDA批准。这项研究的第一作者应可钧表示道，“如果这些药物在动物实验中重复验证有效，它们有望作为一种适合某种适应症的、逆转衰老的药物被使用。”
参考资料：
1、bioRxiv2、ClockBase Agent平台3、DeepTech深科技. AI帮人类发现长寿药！95后科学家开发抗衰大模型，揭示数千种可逆转生物年龄的干预措施

想与健康产业同仁深度交流？欢迎扫码加入「同写意-健康产业观察群」，聚焦行业动态、政策与资源对接。

一起聊聊产业那些事儿，等你来～