基于人工智能的衰老和长寿生物标志物的出现

2019 . 7 . 3-年龄有两种：实际年龄，即一个人的生命年限，和生物年龄，受我们的基因、生活方式、行为、环境等因素影响。年龄是衡量真实年龄的最佳指标，也是最具生物学相关性的特征，因为它与死亡率和健康状况密切相关。几十年来，我们一直在寻找可靠的生物年龄预测器。直到最近基本没有成功。

自2016年以来，使用深度学习技术寻找时间和生物年龄的预测器在衰老研究界越来越受欢迎。人工智能的进步与大数据集的可用性相结合，导致了该领域的繁荣，并增加了可被视为潜在年龄预测器的生物标记的多样性。考虑到这些不同预测因素的各种组合，一个有希望的发展可以阐明衰老过程，并进一步了解促成健康衰老的因素。

在题为“深度衰老时钟：基于人工智能的衰老和长寿生物标记出现”的论文中，深度衰老时钟的主要类型及其在制药行业的广泛应用在Insilico Medicine的community trend pharmacology science、Mamoshina、Polina和Insilico Medicine的创始人高级科学家Alex Haven Roenkofer中进行了总结。

“人类非常善于利用图像、视频、声音甚至气味来猜测对方的年龄。深度神经网络可以做得更好，现在可以解释哪些因素最重要。通常当某人看起来比实际年龄大时，他们就会生病。受过训练的医生可以通过观察病人来猜测他或她的健康状况。在Insilico，我们开发了一系列老化深度的生物标记，可用于制药和保险公司以及长寿生物技术社区。在这篇文章中，我们描述了这一新兴领域的最新进展，并概述了一系列非显而易见的应用，”Insilico Medicine创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士说。

深度生物老化时钟可用于数据质量控制、生物目标识别，甚至评估各种数据类型和组合的生物学相关性和价值。最近关于人类数据价值的观点最近出现在《细胞趋势分子医学》上。

“通过使用各种类型的老化数据开发的老化深度的生物标志物正在迅速促进长寿生物技术产业。现在，快速增长的能力促进衰老生物标志物改善人类健康，预防与年龄相关的疾病，延长健康寿命。Insilico Medicine资深科学家Polina Mamoshina表示，数据收集和人工智能的最新进展。他们不仅可以改变衰老研究，还可以改变医疗保健。

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