AI 设计的药物，出现了值得追踪的衰老指标变化
AI for Science / 生物医药 · 8.5/10｜持续观察
英矽智能的候选药 rentosertib 原本用于研究特发性肺纤维化。9 月 7 日发表于《Nature Biotechnology》的新分析，用六种蛋白质衰老时钟，重新检查了一项 12 周二期早期试验中 42 名患者的血液蛋白数据。接受治疗的组中，六种模型预测的生物学年龄都呈下降方向。
“衰老时钟”可以理解为根据生物指标估计年龄或相关风险的模型。多个不同模型给出一致方向，比只挑一个指标更值得追踪。对 AI 制药而言，这项工作也提供了一种研究思路：在治疗某种疾病的试验中，同时观察与衰老有关的变化，尽量从难得的人体数据里获得更多信息。
但预测年龄下降，还不能证明人变年轻或活得更久。这只是小样本的探索性分析，原试验的蛋白质数据子集也不等于一场独立的抗衰老临床试验。论文明确指出，现有数据无法充分分开疾病改善与衰老变化的影响。值得关注的是后续验证，而不是把它当成已经成功的抗衰老药。