2023年6月15日
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AI与抗衰老研究：研究显示AI算法已发现三种具有延缓衰老潜力的药物
人工智能领域的前沿研究成功识别出三种靶向衰老相关疾病的化合物。这些化学化合物具备显著特性，可作用于与衰老相关的功能障碍细胞。
这项突破性方法将AI技术与药物开发相结合，显著降低传统筛选方法的成本，推动了这些化合物的发现。
AI算法解锁潜在抗衰老药物
研究结果表明，这些药物有望有效且安全地消除衰老细胞——与癌症、阿尔茨海默症、视力衰退及行动能力下降等多种疾病相关的问题细胞。
虽然前期研究已展现初步潜力，但能安全靶向清除衰老细胞的化学物质仍十分有限。研究人员指出，多数衰老细胞清除剂对正常健康细胞存在高毒性是主要挑战。
靶向功能异常细胞：突破性方法
由爱丁堡大学领衔的科研团队开发出创新方法，利用人工智能识别衰老细胞清除剂。
通过分析2500余个历史研究中的化学结构数据，团队训练机器学习模型识别具有衰老细胞清除特性的化学物质关键特征。
随后运用该模型对4000余种化学物质进行系统筛查，最终筛选出21种候选药物进入实验验证阶段。
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清除衰老细胞：克服技术挑战
实验室研究表明，银杏素、杠柳苷和洋地黄毒苷这三种天然来源化合物能在保留健康细胞完整性的同时有效清除衰老细胞。这些物质均源自传统草药，其中洋地黄毒苷的清除效果优于现有同类领先药物。
爱丁堡大学遗传学与癌症研究所及信息学院首席作者Vanessa Smer-Barreto博士表示："这项研究得益于数据科学家、化学家与生物学家的深度协作。通过跨学科合作，我们仅使用公开数据构建了高可靠性模型，显著降低筛选成本。希望这项技术能加速相关应用发展。"
"我希望这项工作能为加速这项激动人心技术的应用开辟新的机遇"
AI驱动药物发现：爱丁堡大学创新成果
这项发表于《自然通讯》的研究获得英国医学研究委员会、英国癌症研究会、英国研究与创新署及西班牙国家研究委员会支持。研究团队与西班牙坎塔布里亚大学及艾伦·图灵研究所开展合作。
该成果延续了爱丁堡大学在计算机科学与人工智能领域长达六十年的研究传统，并将举办系列周年纪念活动。
爱丁堡大学信息学院及生物科学学院合著者Diego Oyarzún博士指出："研究表明人工智能在新药发现初期阶段尤其有效，特别是针对生物机制复杂或分子靶点稀少的疾病领域。"
"人工智能在帮助我们识别新候选药物方面具有惊人的有效性"
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