Insilico 通过使用 AI 和老化框架的标志识别与老化有关的治疗目标

人工智能是目前唯一重要的事情。 到 2030 年实现 Agi 是这十年唯一重要的事情。

在人体临床试验的第二阶段（包括那些评估研究性抗衰老药物的试验）中，在测试功效的地方，有很大一部分失败了。 在某种程度上，这种糟糕的成功可归因于未能选择合适的目标并确定哪些患者最有可能对特定药物产生反应。 患者的生物学年龄使这一挑战更加困难，因为每个年龄组的治疗目标都不同。 不幸的是，大多数目标并未在老年患者身上进行测试，而是在较年轻的人群中发现（第一阶段的平均年龄为 24 岁）。 寻找在与年龄相关的疾病和衰老生物学中起作用的潜在目标可能是有益的。

寻找涉及衰老和疾病的双重目标将延长健康寿命，并延缓与年龄相关的问题。 即使靶标对特定患者而言不是最重要的，该药物仍可能对该患者有益。

Zhavoronkov 说，在确定慢性病靶标时，重要的是要优先考虑与年龄相关疾病有关的靶标，这些靶标涉及不止一种衰老标志并且是安全的。 “这种药物将同时治疗疾病和衰老——这是一个额外的好处。”

来源和详细信息：
https://www.longevity.technology/insilico-identifies-therapeutic-targets-implicated-in-aging-using-ai-and-hallmarks-of-aging-framework/