衰老，是悬在人类头顶的达摩克利斯之剑，更是心血管疾病、神经退行性和癌症等众多致命慢性疾病的首要风险因素。

当前，全球科学界和产业界都在对抗衰赛道投入极大的关注度。例如，最近领域已构建首个人体衰老细胞全景图谱，以及美国生物科技公司 Life Biosciences 的细胞重编程抗衰老基因疗法 ER-100 首位受试者已接受给药。

然而，在这些重要进展的背后，需要看清一个令人沮丧的产业现实：全球抗衰药物的规模化研发，依然进展缓慢。

迄今为止，现阶段经过实验验证的抗衰老化合物（DrugAge 数据库）仅约 1,000 种。而作为行业标杆的美国国家老龄化研究所（NIA）干预测试计划，自 2004 年启动至今的 20 多年间，在小鼠身上完成系统评估的候选药物仅有 50 余个。

一个关键的问题是，研究抗衰老可以“快进”吗，是否有更好的研发范式？

近期，南方科技大学吕宇轩教授联合电子科技大学鲜波研究员、澳门科技大学朱健康院士、德国莱布尼兹衰老研究所/意大利比萨大学 Alessandro Cellerino 教授、德国马普进化生物学所 Judith Bossen 博士，以及仙乐健康抗衰研究院等团队，在衰老领域国际权威期刊 Ageing Research Reviews 发表综述论文，给出了破局的方案。[1]。

研究团队首次从药物研发的视角，系统定义了抗衰药物研发新范式——一条由 AI 视觉推理、自动化机器人平台以及高通量体内筛选（HTS）构成的“自动驾驶”管线。这套管线正在将抗衰从一门依赖漫长试错的实验科学，转变为一门高效、精准的工程学。

图丨相关论文（Ageing Research Reviews）

相关论文以《衰老与年龄相关疾病药物发现中的高通量筛选：进展与挑战》（High-Throughput Screening for Ageing and Age-Related Disease Drug Discovery: Advances and Challenges）为题发表在 Ageing Research Reviews[1]。南方科技大学博士生吉兴坤、硕士生雷家俊和电子科技大学本科生潘彦是论文共同第一作者。

按下“快进键”：三大短寿模式生物破解产业周期痛点

在生物医药领域，小鼠实验一直是金标准。但对于抗衰研究而言，小鼠却是一个“昂贵的负担”。验证一个结果通常需要两三年之久，不仅实验成本高、周期长、通量低，在欧美等发达地区还面临严苛的伦理审查。这种漫长的试错周期，直接阻碍了产业资本进行快速验证与商业转化的步伐。

为解决这一痛点，研究团队提出了一个极具转化潜力的解决方案。引入三种短寿模式生物——线虫、果蝇与非洲绿松石鳉鱼，为抗衰研究按下“快进键”，并通过与 AI 技术结合来打造高通量体内筛选平台。尽管寿命短暂，这三种生物却涵盖了人类衰老的绝大多数标志性特征，如胰岛素信号通路、线粒体功能、蛋白质稳态和细胞衰老等。

作为衰老研究领域的“老将”，果蝇和线虫分别在 1920 年代和 1950 年代起就陆续被用于衰老研究。果蝇的寿命仅约 40-60 天，线虫更是短至 15-25 天，极低的饲养和实验成本，使它们成为早期大规模药物筛选绝佳的“试金石”。其中，果蝇还具有雌雄性别差异，并能表现出睡眠、认知记忆等复杂的生理与行为特征，为多维度的衰老干预提供了极佳的观察窗口。

（Ageing Research Reviews）

非洲绿松石鳉鱼作为目前已知寿命最短的脊椎动物，平均寿命大概在 4-6 个月。则完美填补了无脊椎动物与哺乳动物之间的空白。它拥有与人类相似的全套免疫系统，能在几个月内重现人类的年龄依赖性蛋白聚积、免疫衰老等现象。以研究慢性炎症为例，用果蝇能研究先天性免疫，而鳉鱼具有包括 T 细胞、B 细胞在内的完整后天免疫系统，是攻克复杂免疫衰老难题的理想模型。

（Ageing Research Reviews）

除了生物学优势，这三大短寿模型在伦理合规上也展现出极大的“产业友好度”。其中，线虫与果蝇完全无需复杂的伦理审批，而鳉鱼的伦理门槛相对小鼠而言显著降低。

这意味着，原本需要在小鼠身上耗费两三年、烧掉巨额资金的验证实验，现在被压缩到了半年甚至几周以内。这对苦于漫长研发周期的抗衰产业来说，这无疑是一次积极的进步。

让 AI 筛药、机器人做实验：抗衰研发进入“自动驾驶”时代

找到了合适的模型只是第一步，如何实现工业级的数据产出？这项研究给出的答案是：BT（生物技术）与 IT（信息技术）的深度融合。

研究团队前瞻性地提出了抗衰药物研发的“自动驾驶”管线。具体而言，通过结合 AI 技术进行前期分子对接，然后在线虫或果蝇模型上进行高通量体内筛选。

过去，记录动物的寿命和活力需要大量科研人员拿着放大镜“死盯”，不仅耗费人力，且数据极易存在主观偏差。如今，自动化机器人平台接管了这一切。

吕宇轩对 DeepTech 解释道：“现在的观察过程是通过视频拍摄，再用视觉推理 AI 进行跟踪，进而精准找出动物运动、睡眠、摄食及群体行为等方面的像素级表型变化。”

在这一技术浪潮中，吕宇轩团队自主研发的 Flytower+AI 系统成为了该范式下极具代表性的产业级解决方案。作为一套为高通量筛选量身定制的软硬件一体化平台，Flytower+AI 能够以 24 孔板为基本模组，同时对数千只果蝇的寿命、运动、睡眠、肠道稳态和应激耐受能力进行自动化监测。在保证极高数据统计效力的前提下，该系统可同时评估数百种药物的抗衰效果。

（Ageing Research Reviews）

如果说微流控芯片（如 WormFarm）走的是高精度高成本路线，那么基于多孔板的自动化系统（如 Flytower、WormBot）则完美契合了产业界对“低成本、易操作、强扩展性”的核心诉求。

“在我看来，药物研发是一个大浪淘沙的过程。多孔板加自动化是大规模筛选的最优解。特别是结合如今强大的 AI 视频分析能力，无论是成本还是精度，都达到了工业级可控的标准。”吕宇轩告诉 DeepTech。

（Ageing Research Reviews）

此前，吕宇轩与合作者在另一项研究中，曾提出整合 AI 交融策略是健康长寿的关键 [2]。

未来，将这些系统与深度学习算法相结合，能够从海量图像中自动提取运动姿态、应激反应和荧光信号等多元表型。以 Flytower+AI 为代表的自动化平台，瞬间将实验通量提升了 2-3 个数量级，把过去需要数年的筛选周期压缩至数月甚至数周，更节省了一半以上的人力投入。

更重要的是，通过这些平台得到的数据结果不是某个单一指标的提升，而是对模型进行多个健康寿命指标的同步比较。这种系统性的结果呈现，将极大加速抗衰老领域的工业级数据生产。

拒绝纯 AI“画大饼”：干湿结合才是产业落地的出路

近年来，AI 制药概念备受追捧，但纯粹的 AI 计算往往难以摆脱“黑箱”问题和可解释性不足的局限。这项研究给盲目迷信纯 AI 的狂热泼了一盆“冷水”，研究指出，抗衰药物研究不能仅靠 AI 在虚拟世界里“画大饼”，必须结合模式生物的湿实验进行验证。

吕宇轩强调，尽管探明药物研发机制很重要，但在产业转化中，疗效与安全性才是核心。因此在保证功效、靶点和安全性的前提下，即便不完全了解其中的机制也可以通过“干湿结合”的方式向前推进。

“如果完全依赖干实验，预测结果往往难以解释。但如果将深度学习模型与线虫、果蝇、鳉鱼等有着深厚研究基础和大量数据的模型结合起来，即便 AI 存在黑箱，我们依然能通过真实的生物学表型来验证和解释大部分结果。”结合 AI 技术构建“干湿结合”的生态，正是显著缩短抗衰药物研发周期、推动产品走向临床的必由之路。

长远来看，未来抗衰药物发现不再是生物学家的孤军奋战，而是深度融合 AI、机器人工程、生物学和药学、临床医学等多学科，形成一条产学研共同发展的全链条。

目前，这套以 Flytower+AI 为代表的筛选体系已对标制药级标准，但吕宇轩团队的目标不止于此。抗衰是一个复杂的系统工程，营养补剂、饮食、运动等干预手段同样发挥着关键作用。

未来，研究团队计划利用这套高通量筛选体系，探索并验证多维度的联合干预方案，例如评估“运动+营养+药物”，是否能比单一手段获得更优的效果。

“我们的愿景是让人们活得更好，这不仅包含生理抗衰，更涵盖情绪与心智的抗衰。心智健康比单纯的生理改善更具吸引力，也更具挑战性，而这在传统小鼠模型或单一模型上是难以实现的。”吕宇轩表示。该研究所提出的干湿结合体系，有望大大加速这一愿景的实现。

参考资料：

1.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568163726001169

2.https://doi.org/10.18632/aging.206135

3. 吕宇轩老师主页：https://med.sustech.edu.cn/Home/Default/teachersMore?AID=456&name=%E5%90%95%E5%AE%87%E8%BD%A9

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成