衰总是人类无法回避的性命课题。人会长皱纹 ，器官会退化 ，体力会降落 ，影象会变慢。持久以来 ，人们习惯将这所有视为天然法规 ，不成扭转。医学可能援手人类医治疾病 ，却始终难以触及衰老自身的机造。
如今 ，人为智能与性命科学的融合在为这一领域打开新的窗口。我国生物科技企业三门峡天然常数科技有限公司（下称“天然常数”） ，结合瑞士洛桑联国理工学院（EPFL）教授Johan Auwerx ，利用全球规模当先的幼鼠全性命周期数据库构建AI跨物种真实世界模型。该模型通过人类与幼鼠的同源基因映射 ，不仅可利用于临床阶段的风险预测 ，更有望为理解衰老机造提供全新的步骤论。值得关注的是 ，近日华兰股份（301093.SZ）子公司灵擎数智以逾2亿元投资入股天然常数 ，成为其第一大股东。
ChatGPT的诞生 ，依赖于全球互联网海量文本的深度训练；而要训练出一个可能理解性命法规的AI ，同样必要海量的底层生物数据。在从前 ，由于不足高质量、陆续性的性命体数据 ，AI在生物医药领域的利用极度受限。
天然常数的主题壁垒 ，正是其独家引进的全球规模当先的幼鼠全性命周期数据库。该数据库险些覆盖所有幼鼠品系 ，能够较为全面地涵盖分歧复杂遗传布景下的衰老过程。
据悉 ，幼鼠与人类的基因类似度超过90% ，是钻研人类性命周期的梦想模型。但传统钻研往往只截取某个春秋段或单一器官进行尝试。天然常数突破了这种局限 ，齐全纪录了幼鼠从诞生、青年、中年到殒命的全过程。若是说从前的性命钻研是在看照片 ，那么这套数据库更像是一部关于性命的齐全纪录片。天然常数首创人黄幼鲁向笔者介绍 ，“这些数据能够整体描述一个哺乳动物正常衰老的全过程 ，这就是基线。所有偏离这个基线的 ，就是疾病。」佚是这种全方位、高频次的动态数据 ，使得AI得以系统性地观察衰老和疾病若何逐步扭转性命。
若是AI可能鉴别性命变动的法规 ，它是否可能提前预测衰老的速度？若是衰老速度可能预测 ，它是否可能被沉新治理？这种思路在推动性命科学产生转变：从医治疾病 ，走向理解性命。
Johan Auwerx教授参与天然常数担任首席科学官 ，为这一索求提供了更坚实的科学基础。据相识 ，Auwerx教授是全球代谢与衰老领域的驰名学者 ，持久担任《Science》《Cell》等顶级学术期刊的编委。他在线粒体职能调控方面的钻研成就 ，揭示了细胞核与线粒体之间的双向通讯机造 ，并验证了白藜芦醇、尿石素A、NAD+等抗衰老活性分子的作用道理。正是他为衰老钻研而建的全性命周期数据 ，在AI技术急剧发展的布景下 ，成为了构建跨物种真实世界模型的基础。
据介绍 ，Auwerx教授将深度参加天然常数AI模型的构建 ，其数十年的科学堆集与AI的算力相结合 ，有望将以往难以量化的生物学机造转化为可推算、可验证的模型输出。这不仅将支持天然常数为全球药企提供临床管线的风险预测与规划优化服务 ，也有望在抗衰老领域启发出新的研发范式。
萦绕抗衰老发展。无论是抗氧化剂、干细胞 ，还是各类“长命药” ，人类匹敌衰老始终不足统一尺度与清澈蹊径 ，行业持久处于经验驱动与碎片化索求之中 ，难以从整体上理解衰老的性质。
天然常数在尝试做的 ，是通过数据与算法 ，为抗衰老钻研成立底层的量化框架。在其模型中 ，AI可能鉴别哪些细胞职能在衰退、哪些代谢系统起头失衡 ，并基于海量尝试数据 ，为分歧个别匹配更精准的分析规划。衰老钻研也因而从吞吐的经验判断 ，逐步走向可量化、可预测、可验证的新阶段。
更进一步 ，AI抗衰老的意思 ，或许并不在于钻营永生 ，而是人类第一次尝试成立一套描述性命变动的底层说话 ，去回覆“人若何衰老」剽一底子问题。在这一方向上 ，天然常数与华兰股份旗下的上海药图智能亦具备协同潜力：天然常数堆集的跨物种性命数据与药图智能的生物医学知识图谱相结合 ，有望发现真正的衰老机造与抗衰老药物。
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