AI预测抗衰老药物靶点

衰老是一个复杂的系统性过程，涉及基因组不稳定性、端粒磨损、线粒体功能障碍等多种机制。传统的"一个药物对应一个靶点"的研发模式难以应对衰老的复杂性。 AI技术通过整合多组学数据和药物-靶点相互作用网络，能够高效识别潜在的抗衰老化合物。

AI药物发现的三大策略

原理：寻找能够逆转"衰老基因表达特征"的药物。

工具：Connectivity Map (CMap), LINCS L1000

流程：

成功案例：二甲双胍（Metformin）和雷帕霉素（Rapamycin）的抗衰老效应通过此方法得到验证。

原理：构建包含基因、蛋白质、药物、疾病、通路的大规模知识图谱，利用图神经网络（GNN）预测潜在连接。

工具：GraphSAGE, GAT, Hetionet

优势：可以发现非直观的隐性关联，解释药物的作用机制。

原理：使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）设计全新的分子结构，使其具有特定的抗衰老属性（如激活Sirtuins）。

工具：MolGAN, REINVENT

优势：突破现有化学空间的限制，设计专利新药。

PandaOmics平台案例

Insilico Medicine开发的PandaOmics平台利用AI分析了数百万个数据点，成功发现了一种针对特发性肺纤维化（一种衰老相关疾病）的新靶点，并设计了相应的抑制剂，仅用18个月就进入了临床试验阶段，大幅缩短了研发周期。

背景