该研究论文是麻省理工学院（MIT）、麻省理工学院布罗德研究所（Broad Institute of MIT）和哈佛大学的研究人员共同努力的成果。该论文概述了由人工智能主导的对80多万种化合物的分析，成功鉴定出三种潜在药物，它们与目前正在研究的抗衰老药物具有相似的疗效和更优越的药物化学特性。
"这项研究成果对于长寿研究和人工智能在药物发现中的
应用都是一个重要的里程碑，"Integrated Biosciences公司联合创始人、该论文第一作者Felix Wong博士说。"这些数据表明，我们可以在硅学中探索化学空间，并发现多种候选抗衰老化合物，与目前正在研究的最有前景的同类化合物相比，这些化合物更有可能在临床上取得成功。"
衰老素是一类新兴的在研药物化合物，它能选择性地杀死与衰老相关的衰老细胞（左图，红色染色），而不影响其他细胞（右图）。利用人工智能，Integrated Biosciences的研究人员首次发现了三种衰老剂，它们与主要的在研化合物相比，具有可比的疗效和更优越的类药物特性。资料来源：Integrated Biosciences
衰老素是一种化合物，可选择性地诱导不再分裂的衰老细胞发生凋亡或程序性细胞死亡。衰老细胞是衰老的标志之一，与癌症、糖尿病、心血管疾病和阿尔茨海默病等多种与年龄相关的疾病和病症有关。
尽管临床结果令人鼓舞，但迄今发现的大多数衰老分解化合物都因生物利用率低和不良副作用而受到阻碍。Integrated Biosciences公司成立于2022年，旨在利用人工智能、合成生物学和其他下一代工具克服这些障碍，瞄准其他被忽视的衰老特征，更广泛地推进抗衰老药物的开发。
"治疗衰老相关疾病最有希望的途径之一是找到治疗干预措施，选择性地清除体内的这些细胞，就像抗生素杀死细菌而不伤害宿主细胞一样。我们发现的化合物显示出高选择性以及产生成功药物所需的有利药物化学特性，"Integrated Biosciences公司老龄生物学负责人、该刊物共同第一作者Satotaka Omori博士说。"我们相信，利用我们的平台发现的化合物在临床试验中将会有更好的前景，并将最终帮助衰老患者恢复健康。"
在他们的新研究中，Integrated Biosciences的研究人员在实验生成的数据上训练了深度神经网络，以预测分子的衰老活性。利用这一人工智能模型，他们从80多万个分子的化学空间中发现了三种高选择性的强效衰老分解化合物。
这三种化合物都显示出了高口服生物利用度的化学特性，并且在溶血和遗传毒性试验中具有良好的毒性特征。结构和生化分析表明，这三种化合物都与Bcl-2结合，Bcl-2是一种调节细胞凋亡的蛋白质，也是化疗靶标。在80周大的小鼠（大致相当于80岁的人类）中测试其中一种化合物的实验发现，它能清除衰老细胞并减少肾脏中衰老相关基因的表达。
麻省理工学院医学工程与科学Termeer教授、Integrated Biosciences科学顾问委员会创始主席James J.Collins博士说："这项工作说明了如何利用人工智能使医学离解决衰老问题的疗法更近一步，而衰老是生物学的基本挑战之一。Integrated Biosciences是在我的学术实验室过去十多年所做的基础研究的基础上发展起来的，它表明我们可以利用系统生物学和合成生物学针对细胞应激反应进行研究。这项实验成果和产生它的明星平台使这项工作在药物发现领域脱颖而出，并将推动长寿研究取得实质性进展"。
