前不久，一项发表在Nature Aging上的研究向大家揭示了抗衰的秘密，使用深度神经网络发现小分子抗衰药物senolytics，可以通过选择性杀死衰老细胞减缓衰老。
研究人员通过在依托泊苷诱导的衰老模型中筛选出了2352种具有抗衰老活性的化合物，并训练了图神经网络来预测 >800,000 个分子的抗衰老活性，筛选出具有衰老活性的结构多样的化合物。
这一研究也预示着，抗衰的AI时代正式到来。
AI将改变人类抗衰的未来
随着科学技术的进步，人类应用科技进行数据分析的能力也在不断升级，人工智能也将成为延长人类寿命的新可能。
爱丁堡大学的一组科学家开发了一种AI算法，用于筛选超过4300种化合物的集合，并且成功从中识别出了21种可能促进抗衰老的候选药物。而这些物质在人类细胞进行测试时，显示出能够消除功能失调的细胞，而不对健康细胞造成伤害的能力。
如今，AI算法正在以指数级的速度推进世界医学的发展，AI在医学和抗衰科学研究中的地位也越发不可撼动。
使用人工智能技术，可以比任何人力更快分析大量负责数据，为诊断和治疗疾病提供巨大的帮助。
如今的AI抗衰科技多聚焦于细胞衰老，这是在许多与衰老相关健康状况中普遍存在的。谁老细胞在体内保持活跃，并释放有害物质，导致炎症并可能对附近健康细胞造成潜在伤害，这种现象就像是某个部位发霉的水果，会污染整个水果一样。
然而，细胞衰老可以阻止细胞复制，所以它可能抑制肿瘤的生长，但同时，它又可以通过改变细胞环境来促进癌症的发展。
也就是说，新的抗衰化合物，要让衰老细胞发挥抑制肿瘤细胞生长的同时，减少有害物质的释放。
LAIFE最新上市的LAIFE「红盾」免疫瓶就是这方面科技研究的最新成果。
但是AI和制药、抗衰的结合之路，注定充满挑战。AI技术是相对开放的，而国际大型制药企业的发展，却壁垒森严，数据驱动的 AI 应用的价值和成长潜力取决于具体应用场景需要的训练数据的广度和质量。
如今的AI技术，在制药领域的应用，仍然面临着巨大的瓶颈，算法低效、数据割裂、数据泄漏、算力不足等问题都限制着AI技术在生命科学领域的发展。
LAIFE引领AI制药抗衰时代
如今，我们可以通过AI，有针对性的进行抗衰化合物的合成，而作为全球首家将人工智能引入抗衰行业的企业，LAIFE的母公司Regenerative Bio以具有普适性的营养补充剂为切入点，致力于提高人类健康寿命。
研究发现，科学技术虽然延长了人类的寿命，但是人类的健康寿命并没有一次延长，也就是说，人类受疾病折磨的时间越来越长，这样的生存是没有质量的。
但是，如今抗衰老在生命科学领域，尚处于早期研究阶段，还需要大量的临床实验验证物质的可行性，同时，研发时间周期也非常大，不确定性强，且成本高昂。
为解决该问题，Regenerative Bio在全球范围内首次尝试将AI技术应用到年龄干预研究领域，通过构建包括FDA Approved Drugs, OTC Monograph, Dietary Ingredient, GRAS等已知物质的药理信息知识图谱，进行针对性的高内涵筛选实验，以更低的研发成本，高效寻找到具有抗衰老功效的成分及物质组合。
目前，由Regenerative Bio打造的全球首个基于人工智能的年龄干预物质筛选平台PASS已经初具雏形，在药物递送、药物制剂、成分配比等方面提升可商业化抗衰产品的有效性及稳定性，显著提升产品研发效率、降低研发成本。
同时，Regenerative Bio开创器官衰老始终模型，基于微量游离 DNA 检测以及组织信号分解算法技术，以 DNA 甲基化作为主观测指标，可实现对于器官衰老信号的捕捉与解析。同时，现阶段的模型仍然需要大规模的样本采集，才能实现更为精准的模型构建。
针对女性的「红盾」免疫瓶
近日，针对HPV和抗过敏的LAIFE「红盾」免疫瓶成功上市，意味着LAIFE开启了又一精准化抗衰的里程碑。
此次上市的LAIFE小红盾，就是一款由AI赋能，基于PASS平台和器官衰老时钟模型，优化成分晶型的高科技抗衰产品。以市面少见的配方组合完成全面修复和免疫力巩固。
六大炎症克星，助力修复免疫系统，减轻身体慢性炎症，恢复免疫力。同时通过双重复合配方，靶向出击疾病后遗症。而NR和左旋肉碱则可以供能细胞拉高抗侵染阈值 ，双效充能细胞，焕启「盾牌」级自护力。针对现在女性比较关注的HPV问题，防御维生素-Vitamin D3，作为唯一被认为与病毒感染有直接相关性的免疫防护剂，能调节免疫，强化人体对病毒和细菌疾病的抵抗力。
毋庸置疑，抗衰老研究是未来几十年亟需发展且最具发展潜力的方向。Regenerative Bio通过构建药理信息知识图谱，借助人工智能工具进行探索性研究是一种高效的解决方案。
同时，将新药研发和AI的全新方法论带入营养补剂行业可以大大加速高价值新产品的研发创新。未来，LAIFE也必能通过效率以及成本的优势率先找到行之有效的抗衰产品。
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