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游戏说明

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更新内容

91n2026更新

抗衰药为什么迟迟不来？答案可能藏在一条“自动驾驶”管线里******

衰老，是悬在人类头顶的达摩克利斯之剑，更是心血管疾病、神经退行性和癌症等众多致命慢性疾病的首要风险因素。

然而，在这些重要进展的背后，需要看清一个令人沮丧的产业现实：全球抗衰药物的规模化研发，依然进展缓慢。

迄今为止，现阶段经过实验验证的抗衰老化合物（DrugAge 数据库）仅约 1,000 种。而作为行业标杆的美国国家老龄化研究所（NIA）干预测试计划，自 2004 年启动至今的 20 多年间，在小鼠身上完成系统评估的候选药物仅有 50 余个。

一个关键的问题是，研究抗衰老可以“快进”吗，是否有更好的研发范式？

近期，南方科技大学吕宇轩教授联合电子科技大学鲜波研究员、澳门科技大学朱健康院士、德国莱布尼兹衰老研究所/意大利比萨大学 Alessandro Cellerino 教授、德国马普进化生物学所 Judith Bossen 博士，以及仙乐健康抗衰研究院等团队，在衰老领域国际权威期刊 Ageing Research Reviews 发表综述论文，给出了破局的方案。[1]。

研究团队首次从药物研发的视角，系统定义了抗衰药物研发新范式——一条由 AI 视觉推理、自动化机器人平台以及高通量体内筛选（HTS）构成的“自动驾驶”管线。这套管线正在将抗衰从一门依赖漫长试错的实验科学，转变为一门高效、精准的工程学。

图丨相关论文（来源：Ageing Research Reviews）

相关论文以《衰老与年龄相关疾病药物发现中的高通量筛选：进展与挑战》（High-Throughput Screening for Ageing and Age-Related Disease Drug Discovery: Advances and Challenges）为题发表在 Ageing Research Reviews[1]。南方科技大学博士生吉兴坤、硕士生雷家俊和电子科技大学本科生潘彦是论文共同第一作者。

按下“快进键”：三大短寿模式生物破解产业周期痛点

在生物医药领域，小鼠实验一直是金标准。但对于抗衰研究而言，小鼠却是一个“昂贵的负担”。验证一个结果通常需要两三年之久，不仅实验成本高、周期长、通量低，在欧美等发达地区还面临严苛的伦理审查。这种漫长的试错周期，直接阻碍了产业资本进行快速验证与商业转化的步伐。

为解决这一痛点，研究团队提出了一个极具转化潜力的解决方案。引入三种短寿模式生物——线虫、果蝇与非洲绿松石鳉鱼，为抗衰研究按下“快进键”，并通过与 AI 技术结合来打造高通量体内筛选平台。尽管寿命短暂，这三种生物却涵盖了人类衰老的绝大多数标志性特征，如胰岛素信号通路、线粒体功能、蛋白质稳态和细胞衰老等。

作为衰老研究领域的“老将”，果蝇和线虫分别在 1920 年代和 1950 年代起就陆续被用于衰老研究。果蝇的寿命仅约 40-60 天，线虫更是短至 15-25 天，极低的饲养和实验成本，使它们成为早期大规模药物筛选绝佳的“试金石”。其中，果蝇还具有雌雄性别差异，并能表现出睡眠、认知记忆等复杂的生理与行为特征，为多维度的衰老干预提供了极佳的观察窗口。

图丨药物发现的常见模型：药物发现模型的比较性特征包括通量水平、可操作性、组织复杂性、向人体转化潜力、成本、监管负担以及应用周期（体外模型不适用）（来源：Ageing Research Reviews）

非洲绿松石鳉鱼作为目前已知寿命最短的脊椎动物，平均寿命大概在 4-6 个月。则完美填补了无脊椎动物与哺乳动物之间的空白。它拥有与人类相似的全套免疫系统，能在几个月内重现人类的年龄依赖性蛋白聚积、免疫衰老等现象。以研究慢性炎症为例，用果蝇能研究先天性免疫，而鳉鱼具有包括 T 细胞、B 细胞在内的完整后天免疫系统，是攻克复杂免疫衰老难题的理想模型。

图丨秀丽隐杆线虫、果蝇以及非洲绿鱼均重现了基本的衰老机制，包括绝大多数衰老特征，从而有助于研究与人类衰老相关的保守通路及发现抗衰老保护剂（来源：Ageing Research Reviews）

除了生物学优势，这三大短寿模型在伦理合规上也展现出极大的“产业友好度”。其中，线虫与果蝇完全无需复杂的伦理审批，而鳉鱼的伦理门槛相对小鼠而言显著降低。

这意味着，原本需要在小鼠身上耗费两三年、烧掉巨额资金的验证实验，现在被压缩到了半年甚至几周以内。这对苦于漫长研发周期的抗衰产业来说，这无疑是一次积极的进步。

让 AI 筛药、机器人做实验：抗衰研发进入“自动驾驶”时代

找到了合适的模型只是第一步，如何实现工业级的数据产出？这项研究给出的答案是：BT（生物技术）与 IT（信息技术）的深度融合。

研究团队前瞻性地提出了抗衰药物研发的“自动驾驶”管线。具体而言，通过结合 AI 技术进行前期分子对接，然后在线虫或果蝇模型上进行高通量体内筛选。

过去，记录动物的寿命和活力需要大量科研人员拿着放大镜“死盯”，不仅耗费人力，且数据极易存在主观偏差。如今，自动化机器人平台接管了这一切。

吕宇轩对 DeepTech 解释道：“现在的观察过程是通过视频拍摄，再用视觉推理 AI 进行跟踪，进而精准找出动物运动、睡眠、摄食及群体行为等方面的像素级表型变化。”

在这一技术浪潮中，吕宇轩团队自主研发的 Flytower+AI 系统成为了该范式下极具代表性的产业级解决方案。作为一套为高通量筛选量身定制的软硬件一体化平台，Flytower+AI 能够以 24 孔板为基本模组，同时对数千只果蝇的寿命、运动、睡眠、肠道稳态和应激耐受能力进行自动化监测。在保证极高数据统计效力的前提下，该系统可同时评估数百种药物的抗衰效果。

图丨短寿命模式生物中的高通量筛选平台及基于人工智能的多模态数据整合在抗衰老药物发现中的应用（来源：Ageing Research Reviews）

如果说微流控芯片（如 WormFarm）走的是高精度高成本路线，那么基于多孔板的自动化系统（如 Flytower、WormBot）则完美契合了产业界对“低成本、易操作、强扩展性”的核心诉求。

“在我看来，药物研发是一个大浪淘沙的过程。多孔板加自动化是大规模筛选的最优解。特别是结合如今强大的 AI 视频分析能力，无论是成本还是精度，都达到了工业级可控的标准。”吕宇轩告诉 DeepTech。

图丨人工智能在衰老研究与抗衰老药物发现的高通量筛选中的整合应用（来源：Ageing Research Reviews）

此前，吕宇轩与合作者在另一项研究中，曾提出整合 AI 交融策略是健康长寿的关键 [2]。

未来，将这些系统与深度学习算法相结合，能够从海量图像中自动提取运动姿态、应激反应和荧光信号等多元表型。以 Flytower+AI 为代表的自动化平台，瞬间将实验通量提升了 2-3 个数量级，把过去需要数年的筛选周期压缩至数月甚至数周，更节省了一半以上的人力投入。

更重要的是，通过这些平台得到的数据结果不是某个单一指标的提升，而是对模型进行多个健康寿命指标的同步比较。这种系统性的结果呈现，将极大加速抗衰老领域的工业级数据生产。

拒绝纯 AI“画大饼”：干湿结合才是产业落地的出路

近年来，AI 制药概念备受追捧，但纯粹的 AI 计算往往难以摆脱“黑箱”问题和可解释性不足的局限。这项研究给盲目迷信纯 AI 的狂热泼了一盆“冷水”，研究指出，抗衰药物研究不能仅靠 AI 在虚拟世界里“画大饼”，必须结合模式生物的湿实验进行验证。

吕宇轩强调，尽管探明药物研发机制很重要，但在产业转化中，疗效与安全性才是核心。因此在保证功效、靶点和安全性的前提下，即便不完全了解其中的机制也可以通过“干湿结合”的方式向前推进。

“如果完全依赖干实验，预测结果往往难以解释。但如果将深度学习模型与线虫、果蝇、鳉鱼等有着深厚研究基础和大量数据的模型结合起来，即便 AI 存在黑箱，我们依然能通过真实的生物学表型来验证和解释大部分结果。”结合 AI 技术构建“干湿结合”的生态，正是显著缩短抗衰药物研发周期、推动产品走向临床的必由之路。

长远来看，未来抗衰药物发现不再是生物学家的孤军奋战，而是深度融合 AI、机器人工程、生物学和药学、临床医学等多学科，形成一条产学研共同发展的全链条。

目前，这套以 Flytower+AI 为代表的筛选体系已对标制药级标准，但吕宇轩团队的目标不止于此。抗衰是一个复杂的系统工程，营养补剂、饮食、运动等干预手段同样发挥着关键作用。

未来，研究团队计划利用这套高通量筛选体系，探索并验证多维度的联合干预方案，例如评估“运动+营养+药物”，是否能比单一手段获得更优的效果。

“我们的愿景是让人们活得更好，这不仅包含生理抗衰，更涵盖情绪与心智的抗衰。心智健康比单纯的生理改善更具吸引力，也更具挑战性，而这在传统小鼠模型或单一模型上是难以实现的。”吕宇轩表示。该研究所提出的干湿结合体系，有望大大加速这一愿景的实现。

参考资料：

1.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568163726001169

2.https://doi.org/10.18632/aging.206135

3. 吕宇轩老师主页：https://med.sustech.edu.cn/Home/Default/teachersMore?AID=456&name=%E5%90%95%E5%AE%87%E8%BD%A9

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成

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