作者:刁雯蕙 来源:中国科学报 发布时间:2026/6/24 10:06:03
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研究人员描绘长寿医学新图景

 

近日,中欧创新医药与健康研究中心研发工程师Lucy Wanjiru Njunge、中国科学院深圳先进技术研究院研究员於邱黎阳在《衰老研究评论》发表综述文章。研究人员梳理并构建了一套适配老年科学研究的分层AI技术体系,整合机器学习、深度学习、生成式AI、大语言模型与可解释AI五大模块,明确不同技术的应用边界与协同逻辑,为解析衰老机制提供核心技术支撑。

这套分层架构可融合多组学、空间生物学、医学影像、临床随访等多模态数据,精准拆解传统方法无法识别的衰老特征互作关系,成为连接衰老基础研究与转化应用的关键桥梁。

文章基于学界公认的衰老三大特征层级,系统性验证了AI在生物标志物挖掘中的核心价值,实现从分子、细胞到组织、机体多尺度的衰老信号捕获。

该文章指出,区别于传统对症药物,抗衰老保护剂以衰老核心机制为靶点,可同时干预多种老年合并症。AI技术贯穿该类药物从靶点发现到临床试验的全流程,彻底革新传统研发模式。目前多款AI设计的候选药物已进入临床试验阶段,如靶向肺纤维化的INS018_055、抗肿瘤的EXS?21549等,覆盖纤维化、代谢疾病、眼底病变等衰老相关疾病。

在临床与居家照护场景中,AI结合物联网技术形成完整的智慧老年健康管理体系。智能穿戴设备、环境传感器可实现生理指标、行为状态的连续监测,提前预警跌倒、功能衰退等风险;临床预测模型能够评估老年衰弱、多病共存风险,同时预警多重用药不良反应。

人工智能在老年人医疗领域应用的伦理考量

文章还指出,应理性审视AI衰老研究的技术挑战与伦理困境,客观剖析当前AI应用的短板,并结合老年人群特性提出伦理治理框架,为领域规范化发展指明方向。

该文章完整勾勒出AI赋能老年科学的全产业链图景,证明AI能够将衰老从描述性生理现象,转变为可解析、可调控、可干预的动态生物学过程。研究提出的数据质控-可解释分析-多层级验证-伦理治理一体化发展思路,有望为AI老年科学研究建立规范参考。

相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.arr.2026.103205


 
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