看似治肺病实则抗衰？2026临床试验，4周逆转患者生物年龄

很多人第一次被AI震撼，是看到它独立写出完整文章。而现在，AI的能力已经延伸到新药研发领域，一项临床试验数据带来了不少讨论。这项研究在2026年9月7日发表于《自然·生物技术》，由英矽智能联合哈佛医学院、斯坦福大学、博德研究所、亚琛工业大学、北京大学、西湖大学等多家国内外科研机构共同完成，公布了AI全程参与设计的药物Rentosertib的IIa期临床探索数据，不少人看到结果之后，重新看待AI制药这个赛道。

不少抗衰老相关的过往研究，大多走的是老药新用的路子，二甲双胍、雷帕霉素都属于这类。这些药物原本是用来治疗特定疾病，科研人员在后续数据分析里，偶然发现它们存在一定延缓衰老的潜在作用。这种研发方式不确定性很高，验证周期动辄就要几十年，很难主动瞄准衰老底层机制去开发药物。Rentosertib和这类药物有着本质区别，从靶点筛选到分子结构设计，全程都有AI平台深度参与，是一款全新的原创分子。

整个项目的起点，是英矽智能的靶点发现平台PandaOmics。AI对海量生物样本数据进行解析之后，锁定了TNIK蛋白作为候选靶点。在这之前，这个蛋白很少被当作新药开发的靶点，它能够同时调控多种衰老相关标志物，在学界提出的衰老十大标志里面，覆盖其中六个维度。研究团队把它定义成双效靶点，一方面用于特发性肺纤维化的治疗，另一方面可以探索干预衰老底层机制的可能性。

确定靶点之后，生成化学平台Chemistry42接手后续工作，只用大约18个月，就完成从靶点识别到选出临床前候选化合物的全部流程。传统新药研发，完成这个阶段普遍需要3到5年，甚至更长时间。这也是AI制药最核心的价值，不是简单把原有研发流程提速，而是依靠算法挖掘过去人工很难发现的靶点与分子，把很多原本难以落地的科研设想，放到真实的临床试验里面去验证。

看到生物学年龄相关数据，大家最关心的就是，这个指标到底怎么测算，结果是否可靠。本次研究一共纳入42名特发性肺纤维化患者，采集长达12周试验周期内的血清蛋白质组数据，国家生物信息中心登记号OMIX008341，一共检测2841种蛋白。研究团队没有只依靠单一评估工具，而是采用6套来自不同科研团队独立搭建的蛋白质组学衰老时钟，交叉核对数据，这几套模型分别出自哈佛、牛津、北大等机构，评估方法各不一样。

多套衰老时钟得出的趋势比较一致，Rentosertib治疗组的预测生物学年龄，对比安慰剂组出现明显变化。每日两次30毫克的给药方案下，用药4周的时候，相关回落效应表现最为突出，模型测算平均预测生物学年龄回落3至4年，其中个别评估模型测算的峰值，接近6年。这里要区分清楚，这是基于蛋白标志物的模型预测结果，不等于人体真实生理机能直接年轻几岁，不能简单理解成普通人服用之后就能实现逆龄。

研究还发现一个有意思的现象，药物改善肺部功能的效果，和预测生物学年龄回落的效果，二者并不完全同步。每日一次60毫克的剂量，在提升用力肺活量，也就是FVC这项肺功能指标上效果更好，但这套给药方案对应的预测生物学年龄改善幅度，反而低于每日两次30毫克组别。这一现象提示，药物带来的蛋白组层面年龄相关变化，有一定概率独立于肺部疾病的治疗效果。

为进一步区分药物抗纤维化作用和衰老相关蛋白改变，研究人员把试验获得的蛋白表达数据，和英国生物银行UK Biobank数据库里五万五千多份样本图谱做比对。比对结果显示，每日两次30毫克方案，能够逆转一部分随年龄增长而出现的蛋白表达变化。不过这些结论都来自IIa期试验的探索性分析，属于次要研究终点，还不能直接下定论，仍然需要更大规模、更长周期的临床试验继续验证。

这项研究的意义，不只是出现了一款有潜在抗衰老相关信号的新药，它还改变了抗衰老领域的研发思路。过去抗衰老相关研究，大多是先开发治疗疾病的药物，等临床试验结束之后，回头分析数据，看看有没有附带的抗衰相关效果。而Rentosertib项目，从靶点设计阶段，就把衰老生物学纳入考量，做到一药双方向评估，这种临床试验设计方式，可以给全球同类药物研发提供新的参考思路。

在AI制药行业发展早期，外界一直有质疑声音，认为AI只是辅助工具，只能帮大型药企简化部分实验流程，没办法独立找到全新靶点、设计出新的药物分子。Rentosertib的出现，打破了这种看法，证明AI可以自主完成靶点挖掘，再设计匹配的分子，全程参与新药发现最核心的环节。英矽智能CEO在论文发布之后表示，本次研究搭建起一套可参考的研发范式，国内AI制药行业，正在从跟随国际前沿，逐步走向部分领域领跑。

论文发布消息传出之后，资本市场反应明显，论文发布于9月7日，港股英矽智能在9月8日股价上涨接近10%，盘中市值接近300亿港元。资本市场的反馈，代表市场看到AI制药不再是停留在PPT里的概念，已经一步步落地到真实的临床试验当中。但资本市场的看好，不等于药物已经取得最终成功，新药研发从临床到上市，中间还要跨越很多关卡，任何一个环节出现问题，都有可能终止项目。

我们也要理性看待这项研究成果，不能过度乐观。Rentosertib目前处于III期临床试验阶段，拿到了FDA的孤儿药资格，国内CDE也授予突破性治疗品种认定，但距离药品监管机构批准正式上市，还需要数年时间。这次关于预测生物学年龄的数据，全部来自特发性肺纤维化患者群体，试验全程没有在健康人群当中开展测试，短期4周观察到的变化，长期的安全性和持续效果，都缺少足够的数据支撑，研究团队也提到，试验后期抗衰老相关效应存在衰减现象。

大家不用幻想短期内就能买到这款药物当作抗衰老产品使用，这款药研发的核心注册适应症，依旧是特发性肺纤维化，抗衰老只是试验过程里的探索性观察目标，并没有获批抗衰老相关适应症。临床试验阶段的药物，安全性还没有得到全面确认，普通人绝对不能自行尝试，现阶段只能作为前沿科研成果来阅读，不能当成可以日常使用的长寿药物。

虽然这款药物距离普通人使用还有很长距离，但抗衰老相关产业的产业化进程，已经在稳步推进。今年1月，国家统计局、民政部、发改委、全国老龄办共同出台《老龄事业和银发经济统计监测制度》，首次建立国家级银发经济统计口径。9月4日，民政部办公厅下发配套通知，推动地方落地这套统计制度。这套制度的落地，意味着国内银发相关产业，有了统一的数据归集标准。

根据市场机构测算，2025年国内60岁及以上老年人口已经达到3.23亿，银发经济市场规模突破9万亿元，机构预估2026年市场规模有望达到9.8万亿元。庞大的市场空间，带动健康管理、适老化产品、康养服务等整条产业链持续发展。抗衰老相关的干预手段，不再是少数群体专属的项目，AI技术压缩新药研发的时间和成本，未来各类健康干预方案落地的速度，大概率会比大家预想的更快。

十年前，很多人还在讨论AI能不能写出通顺的文字，当时很少有人会想到，AI在十几年的时间里，快速进入生物医药这种高门槛行业。AI从生成文字、图片，再到挖掘疾病靶点、设计药物分子，整个发展节奏超出不少人的预期。Rentosertib这项研究，只是AI制药发展路上其中一个节点，后续还会有更多AI参与研发的候选药物，陆续进入临床试验，不断验证这项技术的潜力。

科技发展的最终目的，是帮助人们维持健康状态，延长高质量的生命时长，而不是追求不切实际的永久年轻。衰老本身是一套极其复杂的生物学过程，单靠某一种药物很难完全阻断衰老进程，这次试验观察到的蛋白标志物变化，是一个积极的科研信号，但不是衰老问题的最终答案。AI制药这个赛道，还有大量未知需要科研人员持续探索，未来还会不断出现新的研究成果，持续更新人类对于衰老、疾病的认知。

科技的进步，总是不断刷新我们的认知边界。AI介入药物研发，给慢性病、衰老相关研究打开新的窗口。当然科学研究讲究循序渐进，每一个结论都需要反复验证，一项IIa期试验的积极数据，距离最终惠及大众，还有漫长的路要走。你怎么看待AI设计新药这件事，你觉得未来依靠AI研发的药物，会给大众健康带来哪些实实在在的改变？