最近，来自上海、奥斯陆和佛罗里达的三位高中生利用人工智能药物靶点发现引擎PandaOmics，识别出三个新的针对衰老和胶质母细胞瘤的潜在双效靶点。他们合作撰写的论文发表在国际科学期刊《衰老》（Aging）上，显示了人工智能系统辅助新药研发的广阔前景。

PandaOmics是英矽智能公司研发的一个人工智能专用平台，由超过20种预测模型和生成生物学模型组成，集成了千万级组学数据样本、百万级分子信息和数十万级分子相互作用机制等数据。它不仅有靶点筛选、排序和分析功能，还包含类似ChatGPT的自然语言问答系统，以及将疾病、基因和药物联系起来形成知识图谱的功能，能帮助科研人员更便捷地识别潜在药物靶点。

包含PandaOmics的人工智能药物研发平台

“英矽智能的药物研发平台和ChatGPT一样，都使用了生成式人工智能。”英矽智能创始人、首席执行官亚历克斯·扎沃洛科夫博士说，“从生成对抗网络到Transformer，生成式人工智能正在改变药物研发、文字创作、绘画等很多行业。”新兴技术降低了一些行业从业人员的专业门槛，让高中生也能借助人工智能平台，探索科技前沿。

2014年，扎沃洛科夫创立了衰老研究与药物发现大会，推动各国科研人员利用人工智能技术发现新的肿瘤等疾病药物、对抗人类衰老的进程。这个大会组织设有青年研讨会项目，鼓励大学生和中学生投身这一领域的研究。

各国高中生参加衰老研究与药物发现大会。

就读于上海中学国际部的任梓铭对生物学很感兴趣，报名参加了衰老研究与药物发现大会的青年研讨会项目。通过这个项目，他接触到了PandaOmics引擎。去年夏天，他加入挪威高中生Andrea Olsen和美国高中生Zachary Harpaz研究小组，负责查询文献、分析数据和整理靶点信息等生物学研究工作。

任梓铭说，他和小伙伴们希望借助人工智能平台，发现既能对抗衰老又能对抗癌症的双效靶点，以改善老年癌症患者的临床疗效。

据介绍，胶质母细胞瘤是一种神经系统恶性肿瘤，具有高度恶性、生长快、病程短的特点，多数生长于幕上大脑半球各处。随着病情加重，患者会出现头痛、呕吐、意识障碍、语言障碍等症状，多数患者在确诊疾病后两年内死亡。目前，该疾病没有可治愈药物，而且大部分治疗方案都是在不考虑患者年龄下开发的，针对老年患者作出临床决策的过程并不理想。

任梓铭与Olsen、Harpaz的研究策略与流程

为此，三名高中生首先从全球公开的生物信息数据库中，收集到29项不同类型的数据，涵盖RNA测序/微阵列、甲基化和蛋白质组学数据等。随后，他们通过PandaOmics对数据进行交叉对比分析，确认了CNGA3和GLUD1两个潜在双效靶点。在此基础上，他们通过与英矽智能“衰老和疾病双效靶点”研究结果的交叉验证，发现了SIRT1靶点在抵抗衰老和胶质母细胞瘤方面的潜力。

论文在国际期刊上的发表，并不是这个研究项目的终点。下一步，三名高中生希望采用人工智能分子生成与设计平台Chemistry42，针对三个潜在双效靶点进行苗头化合物的生成和筛选，为未来新药的问世打下基础。

“梦想总是要有的，万一实现了呢？”任梓铭对推进这项研究充满了信心。扎沃洛科夫表示，衰老研究与药物发现大会鼓励更多的年轻人投身人工智能辅助药物研发这项事业，早日成长为新一代科学家，为延长人类高质量生活作出贡献。