或促进抗衰老研究发展，科学家提出整合AI交融策略是健康长寿的关键
或促进抗衰老研究发展，科学家提出整合AI交融策略是健康长寿的关键
随着全球人口老龄化问题日益严峻，抗衰老研究已成为涉及多个领域的系统性挑战。近期，来自南方科技大学、美国哈佛医学院等机构的120余位衰老领域工作者联合发表综述论文，探讨了AI在抗衰老研究中的应用前景。
AI在抗衰老研究中的应用
AI在处理复杂的生物数据方面具有独特优势。南方科技大学前沿生物技术研究院研究助理教授吕宇轩表示：“在进行聚类分析以及一些简单的因果推断时，AI能够以比人类更快的速度从海量数据中筛选出潜在的、具有生物学意义的衰老标志物。”
然而，目前AI在抗衰老领域的应用也面临一些挑战。其有效性依赖于海量真实可靠的数据作为基础，来进行分析和推断。因此，AI与衰老标志物以及多组学数据之间是相辅相成的关系。
一方面，AI能够帮助人们解读多组学数据；另一方面，丰富的多组学数据又能不断优化AI算法，使其更加成熟和精准。这种相互促进的关系对于推动抗衰老研究和临床应用具有重要意义。
图：整合AI、生物标志物与衰老时钟、老年科学以及长寿医学，以推进人类健康寿命的延长（来源：Aging）
衰老时钟：精准测量生物年龄的关键
衰老时钟是一种比传统生理指标（如血糖、心率等）更复杂且更贴近生物底层的综合技术。它通过分析表观基因组、转录组、代谢组以及菌群等组学数据的变化特征，来综合评估个体的生物学年龄，并与实际年龄（日历年龄）进行对比，从而比传统指标更精准地反映个体的衰老程度。
这种技术为衰老研究和干预提供了一个重要的“标尺”，帮助量化和监测个体衰老过程。然而，当前的衰老时钟技术仍存在一些局限性。
首先，单一组学数据（如仅分析表观基因组或转录组）难以全面反映个体的衰老状态和生物学年龄，因为它们存在一定的偏好性。例如，从血液中提取的样本可能只能反映血液炎症的变化，而不能准确反映大脑或其他器官的真实衰老状态。
因此，越来越多的研究开始结合多组学整合的方法，将表观基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和菌群等数据，以更全面地评估个体衰老。相关研究发现，转录组和蛋白质组之间存在显著差异，只有从多个角度综合分析，才能更准确地应用于衰老检测。
此外，尽管近年来衰老时钟技术发展迅速，但其在临床应用方面仍面临挑战。目前，大多数衰老时钟的研究和验证都在动物模型上进行，与血糖、血脂等传统的风险因素相比，尚未充分证明其在人类中的有效性。
“不能因为新技术能够采集更多的数据，就断定其比传统指标更好，这还需要通过临床实验进一步验证。”吕宇轩说。
图：长寿生物技术重要事件时间表（非穷尽）（来源：Aging）
抗衰老和增龄科学：从基础研究到临床应用
在抗衰老领域，动物模型的研究目前已经取得了显著进展。通过观察线虫、果蝇、小鼠乃至灵长类等模式生物，深入探讨衰老过程中表现出的多种与年龄相关的退化和疾病，从白发、听力下降到癌症、慢性炎症、代谢性疾病和老年痴呆症等。这些研究表明，通过饮食限制或使用抗衰老药物（如雷帕霉素、二甲双胍、NAD+补充剂）能够显著减缓衰老相关疾病的发生，并延长寿命。
例如，中国科学院动物研究所刘光慧教授团队的一项研究表明，二甲双胍能够显著延缓食蟹猴的衰老过程，甚至逆转多个器官的衰老时钟。此外，美国的一项小型临床试验也发现，雷帕霉素在改善老年人健康方面具有潜力，尤其是对女性的改善作用更为显著。
这些研究结果显示，抗衰老干预手段（如饮食限制、小分子药物和补剂、大分子和细胞基因疗法等）不仅在动物模型中有效，还可能对灵长类动物甚至人类的衰老指标产生积极影响。
此外，个体差异也是抗衰老研究中不容忽视的重要因素之一。目前，抗衰老研究主要集中在临床前模型，如小鼠等小型动物。这些实验大多在统一的实验环境中进行，虽然能够揭示衰老的共性特征，但难以解释个体之间的差异性。
例如，性别差异在衰老过程中表现得尤为明显。男性和女性（或雄性和雌性）在衰老的时钟变化、菌群、血液炎症反应以及衰老药物干预等方面都存在显著差异。
即使在动物实验中，这些性别差异的信号通路也表现出很大的不同。该研究强调，当这些研究成果应用于人类临床或推广时，必须首先考虑个体差异因素，尤其是性别差异。在研究干预手段或开发抗衰药物时，需要借助AI、生物标志物等技术手段，将个体差异纳入考量范围。
图：吕宇轩（来源：吕宇轩）
长寿医学：基于AI和大数据的个性化整合医学
长寿生物技术的应用可以分为检测、干预和评估三大核心环节，而新兴的长寿医学（Longevity Medicine）正是围绕这一体系，从临床角度出发，实现从“疾病治疗”向“健康管理”的转变，最终以延长健康寿命（Healthspan）为核心目标，构建未来医学的新范式。
首先，通过多组学与AI的整合，开发快速、便捷且精准的检测方法，用于测量个体的生物学年龄和老年相关疾病风险，为后续干预提供科学依据。
然后，根据检测结果，按需进行个性化针对性干预，包括生活习惯调整（如运动、饮食）、抗衰补剂和药物（如NAD+补剂等）以及皮肤护理（如玻尿酸和干细胞疗法等）来达到内外兼修，系统改善的效果。干预后，需结合健康人群或老年疾病人群的标准对效果进行评估，以判断干预措施的有效性。
未来展望：让抗衰老技术更广泛可及
吕宇轩认为，AI与大数据正在重塑科学和医学模式，使抗衰老科学和长寿医学从传统的“一刀切”式研究和干预模式，迈向高度个性化、精准化的新时代。
从长远来看，长寿生物技术的应用将主要聚焦于两个方向：
技术突破与创新：持续推动AI、生物标志物、衰老时钟等核心技术的发展，提高检测精度和干预效果，降低技术成本，使更多人能够享受到长寿生物技术带来的益处。
科学传播与社会认知：在长寿科技不断进步的同时，如何进行有效科学传播，提高社会对长寿生物技术的认知和信任度，将成为技术普及的重要挑战之一。这将有助于消除误解，树立关于衰老的科学观念，提升公众对自身健康的主动关注，加速其在实际医疗和健康管理中的应用。
在科学技术的发展和跨学科合作日益紧密的背景下，生物医学、数据科学、临床医学和产业界等专业人士共同推动抗衰老技术的临床转化和应用是发展趋势，未来长寿生物技术有望成为惠及每个人健康的革命。