蛋白质衰老时钟：分析一项药物试验的探索性结果

Integration of proteomic aging clocks in a phase 2a clinical trial supports simultaneous geroprotective assessment

在临床试验子集中比较多种衰老时钟的变化。指标变化不能直接证明延寿，也不能推广到健康人群。

首次公开：2026-09-07 · 收录：2026-09-08

作者

Zhavoronkov, Alex；Galkin, Fedor；Chen, Shan；Ren, Feng；Aliper, Alex；Durymanov, Mikhail；Sidorenko, Denis；Cui, Hui；Han, Jing-Dong J.；Xu, Hao；Liu, Xiaodong；Xu, Zuojun；Kuppe, Christoph；Austin Argentieri, M.；Ying, Kejun；Goeminne, Ludger J. E.；Moqri, Mahdi；Tyshkovskiy, Alexander；Gladyshev, Vadim N.

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阅读笔记

以下为2026-09-08期已核验稿件的阅读笔记，保留当时的证据与判断，不代表后续研究已确认。

🧪 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。

[原始论文与方法](https://www.nature.com/articles/s41587-026-03286-y))

入选理由：新发表人体数据探索分析，有六时钟比较及明确的疾病/衰老不可充分区分局限。

论文原始日期：2026-09-07；本期归档日期：2026-09-08。
本期资料：https://www.asteronline.cn/juju-radar/2026-09-08/
AI辅助整理。

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