喽，大家好，今天小睿这篇评论，主要来分析AI从200万份实验数据中挖出500多种抗衰老药物，95后中国博士让小鼠逆龄。
想象一下，AI不再只是写代码、分析数据，而是能从过去几十年的真实生物实验中主动找出让身体’变年轻’的方法。
来自哈佛大学和斯坦福大学的联合团队开发了ClockBase Agent平台，让AI在200万份人类和小鼠的分子组学数据里’挖宝’，找出了超过500种可能让生物年龄倒退的干预措施。
这个平台的第一作者应可钧是95后科学家，本科毕业于中山大学，硕士和博士均毕业于哈佛大学。
应可钧表示，这是首次从生物衰老线索的角度系统性分析过去数十年的海量分子组学数据，能够重新利用已有的真实动物实验数据，帮助药企节省数十亿美元研究投入和数百万样本。
AI找到让小鼠’返老还童’的药
研究团队基于ClockBase Agent平台发现了一种抗衰老化合物Ouabain。实验结果显示，Ouabain显著延缓了老年小鼠的虚弱进程，不仅改善了心脏功能还减轻了神经炎症。
ClockBase Agent集成了40余种衰老时钟模型，能够自主生成解析数据和假说、执行统计分析、进行文献综述。在严格专家验证下，分析准确率达99%。
这个平台主要由三个核心AI智能体构成：Coding Agent负责写代码探索数据，Reviewer Agent评估实验质量，Report Agent生成科学报告。
与传统范式最大的区别是，研究人员使用的数据大部分来自体内小鼠实验，这意味着平台的筛选结果基于真实的实验数据而非纯计算。
平台分析了来自13211项小鼠RNA测序研究的43529份干预对照比较，筛选出的候选药物包括：Ouabain、KMO抑制剂、降脂药非诺贝特等。
从数据孤岛到智能挖掘
该研究始于2022年，合作单位超过20家。研究初期最大的瓶颈是来自不同实验室的数据。依靠自然语言处理方法很难精准识别对照组和实验组的相关样本。
有些情况下，如果实验中使用的小鼠都是同年龄或同性别，这些信息可能根本不会标注在数据文件里，而是直接放在论文或摘要中。如果AI不能阅读或理解实验设计，就无法提取信息。
直到2024年，研究人员意识到可以用AI智能体来做这项研究。其优势在于，它像人类科学家一样能够通过交互式的方式探索数据，先查看数据的前几列，根据初步结果判断数据的结构，然后再编写代码去验证假设。
11月26日，除了应可钧团队的ClockBase Agent平台，来自Arc研究所、英伟达、斯坦福大学等机构的生物学大模型Evo2也相继发布，包含12.8万个物种的9.3万亿个核苷酸。
95后科学家的抗衰老梦想
应可钧在本科就确定了衰老的研究方向。他发现每个实验室都在做衰老的某个细分方向，他逐渐意识到衰老可能是一个系统性的问题，不是某个通路主导的机制。
博士期间，他与团队以封面论文形式在Nature Aging报道了首个基于因果推断的衰老时钟。
随着研究深入，他意识到衰老领域的主要问题并不是没有更好的筛选手段，而是没有更好的干预措施。’无论是药物干预还是基因干预，干预尺度都太小了。’
跨物种研究启发了他：科学家还没有找到任何干预措施能够超过小鼠20%的寿命提升，但自然界却可以实现100倍以上的寿命差异。因此最大的差异在于基因调控和蛋白序列。
未来，研究团队希望继续筛选出排名前50的潜在抗衰老药物，通过在实验中重复验证来确认真正可逆转衰老的药物。
他们还将平台筛选的药物与FDA批准药物进行重叠分析，发现筛选出的抗衰老药物中有一部分已获FDA批准。’如果这些药物在动物实验中重复验证有效，它们有望作为逆转衰老的药物被使用。’应可钧表示。
AI与生命科学的深度融合正在重构科研范式。ClockBase Agent平台为这个领域提供了强大工具，让科学家能够从海量历史数据中挖掘出新价值。
随着AI技术不断进步，我们有理由期待更多突破性发现为人类健康长寿带来希望。