揭开衰老的秘密：科学、突破及其对您的意义
来源：BioTecNika
语言：英语，所在国：美国
分类：科技与健康 ， 关键词:AI与医疗健康
想象一个未来，皱纹逐渐消失，精力充沛，寿命超过100岁——而且没有疾病或衰退。世界各地的科学家正在竞相解开长寿的秘密。从AI驱动的药物发现到重置生物钟的基因工程，逆转衰老已不再是科幻小说中的情节。
近几十年来，全球研究人员一直致力于衰老研究。从基础生物学概念到多学科前沿，衰老研究取得了显著进展。技术进步显著推动了许多革命性的研究。该领域经历了重要里程碑，包括2013年引入的九个衰老标志物，并于2023年扩展到十二个。
最近发表的一篇论文《长寿生物技术：连接AI、生物标志物、老年科学和临床应用以实现健康长寿》，叙述了迄今为止的衰老研究成果。衰老研究和药物发现（ARDD）正通过这项广泛的工作展望长寿科学的未来。
AI在衰老研究中的作用： 人工智能推动了衰老研究的进步。机器学习算法用于识别和验证生物标志物。这些标志物作为指标，帮助测量衰老并预测疾病。由AI驱动的生物标志物发现已成为前沿领域。通过分析来自不同组织的细胞图像，AI识别核形态作为细胞衰老的普遍标志。细胞衰老是指细胞停止分裂的过程，导致衰老。
复合生物标志物面板结合了基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，提供了详细的衰老图景。复合生物标志物面板的兴起是衰老研究的重大进展之一。
AI还用于构建“衰老时钟”——基于各种生物标志物估算生物年龄的工具。新的数据资源、单细胞测序和空间转录组学的引入显著推进了衰老时钟的发展。目标是从仅预测年龄相关衰退转向识别可能减缓甚至逆转衰老过程的干预措施。
通过新进展，制药行业在药物发现中达到了里程碑。许多顶级制药公司，如Insilico Medicine、BioAge Labs和Deep Longevity，使用人工智能识别可预防衰老的化合物。
在最新的新闻发布会上，Insilico Medicine宣布了一条药物发现管线。这条AI驱动的管线能够在18个月内将教科书级的临床概念推进到临床前阶段。这种显著的时间缩短是传统方法无法实现的。
然而，更大的挑战在于衰老尚未被归类为一种疾病。这成为开发抗衰老治疗的障碍。作为一种替代方案，许多人专注于治疗与衰老相关的疾病，如纤维化或神经退行性疾病，希望这些疗法最终也能应用于衰老本身。
第一个DNA甲基化时钟于2013年推出。自那时以来，衰老时钟在自己的领域也达到了里程碑。衰老时钟基于DNA的化学修饰估计生物年龄，提供更准确的个体衰老速度测量。
OMICmAge是2023年推出的最先进的衰老时钟之一。它结合了所有生物数据，包括蛋白质组学、代谢组学、临床参数和DNA甲基化。它在预测健康和寿命结果方面比其前身具有更高的准确性。
Biolearn、Clockbase和methylCIPHER是基于人工智能的工具，用于标准化生物标志物研究并确保一致的结果。将这些衰老时钟引入临床实践的关键步骤是标准化。
有12个衰老标志物。这些标志物有助于解读衰老的秘密。它们为理解分子和细胞水平上的衰老过程提供了框架。最初有九个标志物，现在已增加到十二个。
这些标志物包括：
- 基因组不稳定性：随着年龄增长积累的DNA损伤。
- 端粒缩短：染色体末端的逐渐缩短。
- 表观遗传改变：基因表达的变化。
- 蛋白质稳态丧失：细胞无法维持蛋白质平衡。
- 营养感应失调：代谢途径失调。
- 线粒体功能障碍：能量生产下降。
- 细胞衰老：非分裂细胞的积累引起炎症。
- 干细胞耗竭：组织再生减慢。
- 细胞间通讯改变：细胞无法有效沟通。
- 巨噬自噬失能：细胞失去清理废物的能力。
- 菌群失调：微生物群落微生物群失衡。
- 慢性炎症：持续性炎症加速衰老。
一个关键的研究领域是线粒体。随着年龄的增长，线粒体活性减弱，导致氧化应激和细胞损伤增加。为了恢复线粒体功能，提出了几种干预措施：
- NAD+前体（如NMN和NR）有助于补充NAD+水平，这是一种在细胞能量生产中起关键作用的分子。
- 二甲双胍（Metformin）被重新定位以模拟热量限制并延长寿命。
- 雷帕霉素（Rapamycin）增加了小鼠的预期寿命，并改善了80岁以上人类的免疫系统。
然而，这一研究面临许多挑战。由于临床试验需要严格的验证，且监管框架尚未将衰老认定为可治疗的状况，因此这些创新尚未转化为现实生活中的治疗方法。
Biolearn、Estimage和Clockbase旨在通过加快研究向临床应用的过渡来弥合研究与实践之间的差距。与此同时，Nir Barzilai博士的TAME（二甲双胍靶向衰老）试验评估了二甲双胍是否可以减缓人类衰老。恢复二甲双胍活性是批准延长寿命疗法的一个重要里程碑。
衰老医学的概念正在兴起。这一原则主要基于预防性医疗保健，因此根据个体的衰老生物特征进行定制，而不是等待治愈与年龄相关的疾病。
InsideTracker和Singulomics将AI应用于血液生物标志物、基因和生活方式因素，提供个性化的长寿策略。这标志着向精准医学转变，医学方法旨在优化健康寿命而不仅仅是寿命。
然而，这只是衰老秘密的一部分：尽管在推进衰老研究方面取得了巨大进展，但将这些知识转化为临床应用仍然困难重重。获得衰老神经治疗的认可需要适当的生物标志物验证、监管批准和伦理考虑。
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