人工智能开启抗衰老医学的新可能性

研究人员利用人工智能发现了新的抗衰老化合物，可以抑制与年龄相关的过程，如癌症和炎症。通过在实验数据上训练深度神经网络，他们能够从超过80万个分子的化学池中识别出三种有效的候选药物，有望比现有的抗衰老药物具有更好的临床性能。

　　

新平台有望推动抗衰老化合物和长寿研究的发展。

综合生物科学公司(Integrated Biosciences)的研究人员最近在《自然衰老》(Nature Aging)上发表了一篇论文，该公司是一家结合合成生物学和机器学习来对抗衰老的生物技术公司。本文演示了如何利用人工智能(AI)来识别新的抗衰老化合物。由于具有抑制纤维化、炎症和癌症等衰老相关过程的潜力，这类小分子受到了广泛关注。

这篇研究论文是麻省理工学院(MIT)、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所(Broad Institute of MIT)的研究人员共同努力的结果。该出版物概述了人工智能主导的超过80万种化合物的分析，成功地确定了三种潜在的药物，与目前正在研究的抗衰老药物具有相当的疗效和优越的药物化学性质。“这项研究结果对于长寿研究和人工智能在药物发现中的应用来说都是一个重要的里程碑，”该出版物的第一作者，综合生物科学公司的联合创始人Felix Wong博士说。“这些数据表明，与目前研究的同类中最有希望的例子相比，我们可以在计算机上探索化学空间，并产生多种候选抗衰老化合物，这些化合物更有可能在临床中取得成功。”

Senolytics是一种化合物，可以选择性地诱导不再分裂的衰老细胞凋亡或程序性细胞死亡。作为衰老的标志，衰老细胞与广泛的年龄相关疾病和病症有关，包括癌症、糖尿病、心血管疾病和阿尔茨海默病。

尽管有很好的临床结果，但迄今为止发现的大多数抗衰老化合物都受到生物利用度差和不良副作用的阻碍。集成生物科学公司成立于2022年，旨在克服这些障碍，瞄准其他被忽视的衰老特征，并利用人工智能、合成生物学和其他下一代工具，更广泛地推进抗衰老药物的开发。

“治疗与年龄有关的疾病最有希望的途径之一是确定治疗干预措施，选择性地从体内清除这些细胞，类似于抗生素杀死细菌而不伤害宿主细胞的方式。我们发现的化合物显示出高选择性，以及产生成功药物所需的有利药物化学性质，”综合生物科学公司衰老生物学负责人，该出版物的联合第一作者Satotaka Omori博士说。“我们相信，使用我们的平台发现的化合物将在临床试验中有更好的前景，并最终有助于恢复老年人的健康。”

在他们的新研究中，综合生物科学的研究人员在实验生成的数据上训练深度神经网络来预测任何分子的衰老活性。利用这个人工智能模型，他们从超过80万个分子的化学空间中发现了三种高度选择性和有效的抗衰老化合物。

这三种化合物的化学性质表明其具有较高的口服生物利用度，并且在溶血和遗传毒性试验中具有良好的毒性。结构和生化分析表明，这三种化合物都与Bcl-2结合，Bcl-2是一种调节细胞凋亡的蛋白质，也是化疗靶点。在80周大的鼠(大致相当于80岁的人类)身上测试其中一种化合物的实验发现，它可以清除衰老细胞，减少肾脏中衰老相关基因的表达。

这项工作说明了人工智能如何被用来使医学更接近于解决衰老问题的疗法，衰老是生物学的基本挑战之一。作者James J. Collins说：“综合生物科学是建立在我的学术实验室在过去十年左右所做的基础研究的基础上，表明我们可以使用系统和合成生物学来靶向细胞应激反应。这项实验的杰作和制作它的平台使这项工作在药物发现领域脱颖而出，并将推动长寿研究取得实质性进展。”