减缓衰老的愿望一直是人类关注的话题，尽管现代医学已经如此进步，但寻找有效果的抗衰老解决方案仍然遥不可及。传统方法往往是缓慢和偶然的，提供的是渐进的进步，而不是变革性的突破。人工智能能否帮助我们加速寻找长寿解决方案？
科学家和研究人员越来越相信这一点。通过利用人工智能驱动的模型，研究人员可以快速分析大量数据集，识别有前景的化合物，并比以往更快地发现潜在的年龄逆转疗法。
印度理工学院德里分校的研究人员开发了AgeXtend，这是一个人工智能平台，旨在识别促进健康衰老的分子。自引入以来，该技术已被公认为长寿科学的关键进步。它正在帮助研究人员更好地了解衰老机制和与年龄相关的疾病的潜在干预措施。
AgeXtend最初是作为多模态预测平台Geroprotector推出的，它分析已知Geroprotecter的生物活性数据，以确定可能减缓衰老过程的新分子。它的人工智能模块可以预测老年保护潜力，评估毒性，并确定所涉及的靶蛋白。这为发现过程提供了一种结构化的方法。
老年保护剂是一种有助于减缓衰老过程并降低与年龄相关疾病风险的物质。它们可以是药物、天然化合物或其他治疗剂，通过保护细胞和组织免受损伤来促进长寿。这些分子通过靶向与衰老相关的生物途径发挥作用，如氧化应激和炎症。
虽然AI驱动的AgeXtend不能产生现成的药物，但它确定了最终可以开发成口服或其他形式的抗衰老疗法的候选分子。
发表在《自然衰老》杂志上的这项研究的作者表示：“衰老涉及导致细胞适应性降低的代谢变化，但许多代谢产物在衰老中的作用尚不清楚。”“了解已知的Geroprotecter分子的机制，可以深入了解调节衰老的代谢网络，并有助于识别其他分子。”
据IIT的研究人员称，AgeXtend被用于筛选11亿种化合物，即使在排除在训练数据之外的情况下，也能准确识别二甲双胍和牛磺酸等已知化合物。
利用人工智能的力量，研究人员使用多种生物模型验证了预测的化合物，用于评估延长寿命的效果，而人类细胞培养用于评估它们对细胞衰老的影响。
德里研究所的首席研究员Sakshi Arora称AgeXtend是衰老研究的“发现引擎”。Arora表示，人工智能工具“为更好地理解衰老打开了大门，并找到了实用的解决方案，帮助人们过上更健康、更长寿的生活。”
尽管初步研究结果显示了潜力，但研究人员强调，在这些化合物被考虑用于医疗用途之前，更深入的测试和监管批准是必不可少的。
AgeXtend只是重塑长寿研究的许多人工智能驱动的突破之一。
Insilico Medicine是一家临床阶段生成式人工智能驱动的药物发现公司，它使用深度学习模型来分析大型生物数据集，以识别与衰老相关的新靶点。基于人工智能的平台帮助研究人员识别了TNIK，这是一种以前未知的与衰老有关的蛋白质。这为Rentosertib的开发奠定了基础，Rentosertib是一种旨在抑制TNIK作用的药物。
开发人员声称，Rentosertib是第一种进入人体试验的人工智能设计药物，具有潜在的抗衰老应用。从确定TNIK到进入IIa期临床试验（IIa期是药物研发过程中的一个重要阶段，它在初步验证药物疗效和安全性方面发挥关键作用）的整个过程在不到三年的时间内完成，这是药物研发领域前所未有的速度。
人工智能在推进生物年龄时钟方面也发挥了关键作用，这有助于在细胞水平上更准确地估计衰老。这些基于人工智能的模型分析了DNA甲基化、血液成分和基因活性等分子标记，提供了一个比实际年龄更清晰的人的身体健康状况图。
Insilico Medicine的衍生产品Deep Longevity被认为是这一领域的先驱。该公司使用人工智能来完善生物年龄钟，使其更适合个人健康跟踪。这些工具现在被整合到个性化的健康计划中，使人们能够监测生活方式的改变、医疗和其他因素如何影响他们的衰老过程。
Coinbase首席执行官Brian Armstrong共同创立的旧金山初创公司NewLimit正在采取另一种不同的方法，将人工智能用于寿命研究。该公司使用机器学习（ML）来识别基因程序，这些程序可以对衰老细胞进行重新编程，使其表现得更“年轻”，而不会失去其原始身份。这种被称为部分细胞重编程的方法被认为是长寿科学的一条突破性道路，因为它旨在逆转细胞衰老。
随着人工智能继续影响长寿研究，其影响只会越来越大。但仅靠进步是不够的。科学家和政策制定者必须确保负责任地使用这些进步，并考虑到长期后果。
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