人工智能开发的药物显示出减缓生物老化的潜力

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来自Insilico Medicine的新临床数据表明，一种最初开发用于治疗严重肺病的药物也可能影响与老化相关的生物标志物，为健康长寿的研究开辟了新的途径。

这种实验药物rentosertib是借助人工智能开发的，目前正在被研究作为特发性肺纤维化的潜在治疗方案，这是一种慢性疾病，肺组织逐渐出现瘢痕，失去有效转移氧气的能力。

去年的一项临床试验表明，rentosertib可能改善特发性肺纤维化患者的肺功能。根据《自然生物技术》上发表的研究结果，进一步分析试验数据显示生物老化标志物发生了变化。

研究人员使用六种不同的所谓老化时钟评估参与者，这些计算工具使用生物数据来估计一个人的生物年龄，并评估身体老化的速度。所有六项指标都表明，在患者接受药物治疗12周后，估计的生物年龄有所降低。

这项研究涉及43名患者，因此研究结果可能具有重要意义，但仍然是初步的。老化时钟依赖于与细胞、组织和器官状况相关的不同生物指标，研究人员警告说，这些工具并不一定提供老化过程本身的明确测量。

这些结果引起了关注，因为它们突显了人工智能在生物医学研究中日益增长的作用。人工智能不仅被用来识别潜在的药物候选者，还用于分析大量生物数据集，并揭示疾病、蛋白质、细胞过程和老化之间的关系。

Insilico Medicine在过去十多年中一直在开发基于人工智能的药物发现方法。该公司由Alex Zhavoronkov于2014年创立，建立了旨在处理大量生物和医学数据集并识别与疾病相关的靶点的系统，然后生成可能与之相互作用的分子。

rentosertib的开发过程说明了这种方法。研究人员使用计算模型研究与疾病相关的蛋白质，然后生成旨在与特定生物靶点相互作用的分子结构。这一策略旨在加速传统上漫长且昂贵的药物开发过程的某些部分。

在rentosertib的案例中，最初的重点是特发性肺纤维化，这是一种以肺部逐渐瘢痕化为特征的潜在致命疾病。在临床研究中，该药物对生物老化的可能影响作为一个额外的关注领域浮现出来。

参与研究的哈佛医学院教授Vadim Gladyshev描述这些发现为一个重要的迹象，表明估计的生物年龄可能会减小。然而，他也强调，由于样本量小和生物年龄测量的局限性，证据仍然远未确凿。

专家表示，一个重要的未解之问是，老化时钟检测到的变化是否确实对应于老化速度减缓、健康状况改善或寿命延长。治疗可以改变生物标志物，而不一定改变潜在的老化过程。

另一个主要限制是，这种药物迄今为止仅在特发性肺纤维化患者中进行研究，而不是健康个体。因此，研究人员无法排除老化相关标志物变化与疾病或治疗对病情的影响相关，而不是与老化本身相关的可能性。

心脏病专家和《超级老年人》一书的作者Eric Topol表示，结果令人鼓舞，但强调尚未有确凿的试验证明rentosertib能够减缓人类老化。

这种实验药物也尚未获得监管批准，这意味着在广泛使用之前，甚至是用于其预期的肺病应用，仍需进行额外的临床测试。

研究人员认为，尽管如此，这些发现表明人工智能如何帮助在药物发现、医学和老化研究之间建立新的联系。需要进行更大规模和长期的临床试验，特别是涉及健康人群的试验，以确定生物年龄标志物的减少是否转化为健康和长寿的有意义改善。

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