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9 月 7 日，英矽智能联合哈佛医学院、斯坦福大学、Broad 研究所、亚琛工业大学、北京大学与西湖大学等国际团队，在《自然·生物技术》（Nature Biotechnology）发表研究：其 AI 设计的特发性肺纤维化（IPF）候选药 rentosertib，在 IIa 期试验的回顾性蛋白组学分析中，使六个独立开发的蛋白组衰老时钟一致指向「更年轻」的预测生物学年龄。这是首个针对「AI 发现靶点 + AI 设计分子」的临床衰老生物标志物评估，为把衰老指标前瞻性地纳入年龄相关疾病试验提供了概念验证框架——但研究者强调，这并非证明药物「逆转了衰老」。
1. 六个独立衰老时钟的一致信号
rentosertib 是英矽智能利用其 AI 药物发现平台发现的 TNIK（TRAF2 与 NCK 相互作用激酶）口服小分子抑制剂，最初为 IPF 这一与衰老生物学密切相关的纤维化疾病而设计。研究分析了 42 例参与 12 周 IIa 期试验患者的血清样本，测量了 2,841 种循环蛋白。
研究团队采用六种独立开发、训练数据与架构各异的蛋白组衰老时钟——包括 ProtAge、OrganAge 变体、PAC、ipfP3GPT 与 PAOPAC——进行纵向评估。结果显示，在 54 个「治疗组对比安慰剂组」的比较中，21 个达到统计学显著性阈值（Q<0.10），且六个模型一致指向治疗组生物学年龄预测值下降。最强信号出现在第 4 周以及 30 mg 每日两次（BID）剂量组，部分时钟显示预测生物学年龄「年轻」约 3–4 岁，一个模型甚至接近 6 岁。
2. 有趣的剂量差异：衰老信号与肺功能并非同源
值得关注的是，IIa 期试验中肺功能（用力肺活量 FVC）获益最明显的是 60 mg 每日一次组——12 周时 FVC 平均改善 98.4 mL，而安慰剂组下降 20.3 mL；但在新的蛋白组分析里，衰老时钟信号最强的却是 30 mg 每日两次组。这一「错位」提示，衰老时钟的变化可能并非仅仅是肺功能改善的数学映射，而可能反映独立的生物学效应。
不过，研究者对此持审慎态度。论文作者明确指出，蛋白组衰老时钟无法区分「抗衰老特异性效应」与「治疗基础疾病带来的改变」：IPF 本身会改变炎症、代谢与组织重塑相关蛋白，让患者的疾病生物学更健康，也可能让衰老模型预测出更年轻的年龄，即便药物并未真正改变人类衰老进程或延长健康寿命。
3. 意义与边界：衰老生物标志物进试验，而非「返老还童」
这项研究只有 42 例、仅持续 12 周，并未设计评估死亡率、衰弱、心血管事件或痴呆等衰老相关结局，也没有任何患者的实际年龄「变年轻」。其科学价值在于一致性——当多个互不相关的模型都检测到相似变化时，研究者就有更强理由去探究是否存在真实的系统性生物学效应。
更重要的是，它建立了一个把 geroscience（衰老科学）终点嵌入标准疾病试验的框架，呼应 FDA 关于「衰老与疾病双重用途疗法」生物标志物（Biomarker/BEST）指南的方向。作者 Alex Zhavoronkov 将于 9 月 8 日在巴黎索邦大学举行的《Nature》「AI 时代重新定义医疗」会议上报告这一结果。对医学 AI 领域而言，这标志着 AI 药物发现正从「找靶点、筛分子」向「用生物标志物解读衰老与疾病」纵深推进。
来源：Nature Biotechnology、BioSpace、PharmaDeviceNews
声明：本文资讯来源于公开报道及学术期刊，仅作行业信息传播，不构成临床用药建议。转载需注明来源。
- 1. 六个独立衰老时钟的一致信号
- 2. 有趣的剂量差异：衰老信号与肺功能并非同源
- 3. 意义与边界：衰老生物标志物进试验，而非「返老还童」
