AI研发长寿药物步入人体临床试验

近日，英矽智能公布了一项引人关注的临床试验结果：由AI辅助生成分子结构的药物Rentosertib，不仅在治疗特发性肺纤维化方面展现出潜力，还可能具有减缓衰老过程的作用。这一发现发表于《自然·生物技术》，标志着AI加速药物发现与长寿研究的交叉领域取得了实质性进展。

Rentosertib是英矽智能利用神经网络技术开发的候选药物。该公司首先通过类似ChatGPT的训练方法分析海量医疗数据，包括数千名患者的健康记录、血液检测结果以及相关学术论文，以定位可能导致疾病的特定蛋白质。随后，第二套AI系统基于蛋白质形态及其结合方式的数据，生成能与靶点结合的全新分子。创始人亚历克斯·扎沃隆科夫形容这一过程如同“扫描一把锁，然后生成一把匹配的钥匙”。

在针对特发性肺纤维化患者的临床试验中，Rentosertib显著增加了患者肺部可容纳的空气量。与此同时，研究人员使用6种基于AI的“衰老时钟”对患者用药前后的年龄相关指标进行测量。共有43名患者连续服药12周，结果显示，患者的预测生物年龄出现了全线下降。衰老时钟是一类利用AI预测个体患病风险和死亡风险的技术，可根据细胞、组织和器官的功能状况推算生物年龄。

哈佛医学院教授瓦季姆·格拉德舍夫参与开发了其中一种衰老时钟，他表示：“这是第一项非常明确地显示预测生物年龄可以降低的研究。”不过，他同时指出，该研究远未得出定论。试验样本规模较小，衰老时钟本身也并非始终可靠，且Rentosertib尚未在健康人群中测试，结果可能仅适用于特发性肺纤维化患者群体。

尽管存在局限，多位专家仍对这项研究给予积极评价。心脏病学家埃里克·托波尔认为“这款药看起来很有希望，但我们还没有一项能够作出最终判断的决定性试验”。专门研究长寿问题的特拉维夫大学医学教授伊芙琳·比朔夫则表示，英矽智能所采用的方法可以为未来的长寿研究提供范本。

英矽智能自2014年成立以来，一直致力于用AI简化药物发现流程。此次Rentosertib的临床试验整合了AI分子生成、衰老时钟等多种前沿技术，被视为AI医疗从短期疾病治疗迈向长寿领域的一个重要里程碑。但距离药物获得监管批准并惠及人群，仍有数年之遥，科学界对衰老时钟的可靠性也存在持续争论。未来，更大规模、更严谨的临床研究将决定这一方向能否真正落地。