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南城 15 2026-04-29 03:31:21

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【央视新闻客户端】

中新网北京4月28日电中美科学家近日在衰老干预领域取得重大突破 。

日前,一项发表于国际权威医学期刊《药物设计、开发与治疗》(DrugDesign,DevelopmentandTherapy)的研究显示,由美国赛诺根公司、清华大学及国药赛诺根联合开展的新型口服衰老干预药物SRN-901临床前试验取得重要进展:在自然衰老的正常哺乳动物模型中 ,该药物使实验对象中位剩余寿命延长33% ,肿瘤发生率降低30%,并显著抑制了外貌衰老相关指标。

为了精准地模拟人类的自然衰老过程,科学家们没有像以往的研究一样为追求“短平快”而使用基因编辑或放化疗手段制造的早衰小鼠 ,而是耗时数年对自然衰老的正常小鼠进行了全生命周期的综合测量。

研究结果显示,与服用安慰剂的对照组相比,接受SRN-901干预的小鼠 ,其中位剩余寿命实现了33%的显著增长,超越了此前的纪录保持者雷帕霉素 。研究人员还对NMN 、NR等市面上热门抗衰老分子进行了对照测试,结果显示这两者并不能有效延长寿命。

与此同时 ,服用SRN-901的小鼠外貌也明显更加年轻:皮肤更为紧致有弹性 、毛发也明显更加浓密黑亮。经过综合测试和病理学研究后发现,接受SRN-901干预的小鼠相较安慰剂组衰老速度被减慢70%,肿瘤发生率降低30% ,死亡风险大幅降低46% 。

据悉,基于多通路协同干预策略的SRN-901的前期研发由赛诺根联合哈佛大学、梅奥医学中心等世界顶尖科研机构共同完成。过去数十年间,科学家们在mTOR通路、NAD+代谢 、自噬机制等基础理论上取得了重要进展 ,哈佛大学、麻省理工学院等国际顶尖机构也相继发表多项研究成果。

然而 ,从理论到真正有效的干预手段,始终横亘着“最后一公里 ”的难题——以往的单一靶点干预,往往无法应对衰老这一涉及系统级复杂网络的问题 。在此项研究中 ,面对衰老这一涉及数百条信号通路、数千个基因协同变化的复杂系统,研究团队必须从海量的多组学数据中,精准识别关键调控节点 ,解析干预效果的系统性机制,但传统“单靶点 、单指标 ”的研发模式如同“大海捞针”,效率低下且成本高昂。

为此 ,团队创新性地使用AI驱动的多组学机器学习模型进行了通路分析和疗效预测,极大加速了新药的研发效率。相比于过往单靶点的策略,SRN-901采用“多通路协同干预”策略 ,提升了药物的适应性与实用性 。

业内专家认为,新技术为有效应对衰老过程的复杂性提供了可行路径,利用人工智能等技术整合全球衰老干预领域权威机构的多项技术 ,有望转变现有的单一靶点研究范式 ,进一步提升逆转效率 。目前,SRN-901已从机制论证走向成果应用。(完)【

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