英矽智能（Insilico Medicine）近日公布的一项临床试验数据显示，其AI辅助设计的候选药物Rentosertib在治疗特发性肺纤维化的同时，患者体内与年龄相关的生物标志物出现显著下降。相关研究于本周一发表于《自然·生物技术》期刊，标志着AI技术在医疗和长寿研究领域的重要进展。
Rentosertib的分子结构由英矽智能的AI系统辅助生成，该药物最初针对特发性肺纤维化这一慢性致死性疾病设计。在去年的临床试验中，该药已显示出增加患者肺部容量的潜力。本次研究进一步发现，在为期12周的连续用药后，接受治疗的43名患者经6种不同“衰老时钟”技术测量，其预测生物年龄均出现下降。所谓衰老时钟，是指利用AI预测个体患病风险和死亡风险的技术体系，近年来被广泛应用于评估人体整体及各器官的衰老速度。
英矽智能由数学家亚历克斯·扎沃隆科夫于2014年创立，是较早将神经网络应用于药物发现流程的企业之一。公司首先利用类似ChatGPT的训练技术建立模型，分析包含数千名患者健康记录、血液检测结果及学术论文在内的大规模医疗数据，以识别可能导致疾病的特定蛋白质。随后，第二套AI系统通过分析蛋白质形态及其与分子结合方式的数据，生成能够与药物靶点结合并中和其作用的全新分子。扎沃隆科夫将这一过程形容为“扫描一把锁，然后生成一把与锁匹配的钥匙”。
尽管研究结果积极，科学界对衰老时钟的可靠性仍存争议。哈佛医学院教授瓦季姆·格拉德舍夫参与了其中一种衰老时钟的开发，他指出这是第一项明确显示预测生物年龄可降低的研究，但也承认试验样本规模较小，且Rentosertib未在健康人群中接受测试，研究结果可能仅适用于特发性肺纤维化患者群体。心脏病学家埃里克·托波尔评价称，该药看起来很有希望，但目前尚无决定性试验能够作出最终判断。
英矽智能在设计Rentosertib时即希望药物能从整体上延长患者寿命，此次试验数据为该目标提供了初步证据。特拉维夫大学医学教授伊芙琳·比朔夫表示，这些方法将用于未来的长寿研究，为相关领域提供了可参考的试验范式。不过，该药物距离获得监管批准仍有数年之遥，其在健康人群中的抗衰老效果尚待进一步验证。
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