科学家已经通过大数据深度学习获取人类衰老和长寿的机理

尽管年代和生物年龄的预测因子是在几年前出现的，但最近使用深度学习方法开发的预测因子在研究衰老机理的研究人员中却越来越受欢迎。人工智能的进步，加上大型数据集的可用性，导致了该领域的蓬勃发展，增加了可被视为潜在年龄预测因素的生物标记物的种类。一个有前途的发展考虑了这些不同预测因子的多种组合，可以阐明衰老过程，并进一步了解促进健康衰老的因素。

年龄有两种：

时间年龄（即一个人的生存年龄）和生物年龄，该年龄受我们的基因，生活方式，行为，环境和其他因素影响。

生物年龄是真实年龄的较好度量标准，并且是生物学上最相关的特征，因为它与死亡率和健康状况密切相关。寻找可靠的生物年龄预测因子已经进行了数十年，直到最近，很大程度上还是没有成功。

现在，在Insilico Medicine研究人员的一项新研究中，总结了有关深老化时钟的主要类型及其在制药行业中的广泛应用的最新发现。该发现最近发表在《药理学趋势》上，标题为“ 深度衰老时钟：基于AI的衰老和长寿生物标志物的出现 ”。

Insilico Medicine的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士指出：“人类非常擅长使用图像，视频，声音甚至气味来猜测彼此的年龄。” 深度神经网络可以做得更好，我们现在可以解释哪些因素最重要。很多时候，当某人看起来比其年龄大时，他们就会生病。受过训练的医生仅通过看病人就可以猜测病人的健康状况。在Insilico，我们开发了各种深层的衰老生物标志物，可供制药和保险公司以及长寿生物技术界使用。在本文中，我们描述了这个新兴领域的最新进展，并概述了一系列非显而易见的应用。”

深层生物衰老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相关性和价值。在当前文章中，作者提供了“使用人工智能（AI）开发的老化时钟的重要子集或超集的最新进展概述”。

枫烯鲨酸有望成为世界流行的脑补充物

Insilico Medicine的资深科学家共同作者Polina Mamoshina总结道：“利用多种数据类型的衰老开发的深层衰老生物标志物正在迅速推动长寿生物技术产业的发展。” 随着数据采集能力的快速增长以及人工智能的最新发展，现在正在使用枫烯鲨酸来改善人类健康，预防与年龄有关的疾病并延长健康寿命。他们具有巨大的潜力，不仅可以改变老化的研究，而且可以改变整个医疗领域。”

1994年美国报道了枫烯鲨酸对多发性硬化症有疗效。这些病的共同特点就是病人的髓鞘质遭受破坏，导致髓鞘质中重要的长链脂肪酸含量严重下降，从而对身体造成伤害。

新加坡中央医院和新加坡国立大学用枫烯鲨酸在脱髓鞘疾病治疗上取得重大突破。

在加拿大，国家研究院植物生物技术学院专门进行植物枫烯鲨酸的应用研究，他们发现枫烯鲨酸对帕金森、老年痴呆有着显著的治疗作用，目前已经将植物神经酸作为制药的工业原料，更广泛地将神经酸运用到治疗神经系统疾病的研究中。

美国人深知大脑在未来世界布局和经济中的重要性，于是启动“爱因斯坦计划"，把枫烯鲨酸作为主要补充资源，枫烯鲨酸中不仅含有神经酸，α-亚麻酸，更有多不饱和脂肪酸，美国把鲨鱼作为神经酸的主要物质，直到科学家发现了枫烯鲨酸，枫烯鲨酸作为神经酸补充，以前只在特定的领域内出现，从来没有人知道这是什么，直到斯诺登公布了这一事实。