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近日，来自挪威奥斯陆、美国佛罗里达和中国上海的三位高中学生，Andrea Olsen、Zachary Harpaz、任梓铭（Chris Ren）在国际知名期刊Aging发表文章，介绍他们在一款由20多种预测模型和生物学模型构成的人工智能靶点发现引擎PandaOmics的帮助下，识别出三个全新的针对衰老和胶质母细胞瘤（GBM）的潜在双效靶点：CNGA3、GLUD1、SIRT1。

在本次研究中，三位青年研究者借助浦东AI新药研发公司——英矽智能自主研发的人工智能靶点发现平台PandaOmics，发现了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。

据了解，PandaOmics由超过20种预测模型和生成生物学模型搭建而成，集成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。它不仅具有专业的靶点筛选、排序和分析功能，还具有自然语言问答系统和将疾病、基因和药物联系起来形成知识图谱功能，帮助科研人员更便捷地识别潜在药物靶点。

来自中国的高中生任梓铭就读于上海中学国际部，出于对生物标志物和底层生物学原理的兴趣，他参加了该青年研讨会项目。任梓铭在青年研讨会项目中接触了人工智能靶点发现平台PandaOmics，于2022年夏季加入Olsen和Harpaz的研究小组，在该项研究中负责查询文献、分析数据和整理靶点信息等生物学研究相关工作。

胶质母细胞瘤是一种常见的神经系统恶性肿瘤，具有高度恶性、生长快、病程短的特点，给临床治疗带来了极大的挑战，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。目前该疾病没有治愈的药物，并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非常不理想。

记者了解到，三位年轻的研究者首先从包括美国国家生物信息中心等公开数据库收集到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。接着他们通过PandaOmics对数据展开交叉对比分析，确认了CNGA3和GLUD1两个潜在双效靶点。进一步，研究小组通过与英矽智能“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的潜力。

据悉，将研究结果发表在国际期刊并不是这个项目的终点。下一步三位联合作者计划进一步推进该针对胶质母细胞瘤的药物研发项目，并希望采用英矽智能自主研发的分子生成与设计平台Chemistry42，针对已经提名的靶点进行苗头化合物的生成和筛选，发现潜在治疗胶质母细胞瘤的创新疗法。

对此，英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示，“三位年轻人的研究成果实在让人惊叹。我们鼓励更多的年轻人加入到人工智能辅助特定疾病的药物研发探索中来，并期待新一代的未来科学家们能受他们启发，共同为延长人类高质量生活而做出贡献。”

杨珍莹

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