医疗人工智能公司Deep Longevity Inc研发衰老时钟计算你的寿命
我能活多久？这是每个人都会思考但是无人敢回答的问题，除了街边的算命先生。
早在 2018 年，加州大学洛杉矶分校的史蒂夫 · 霍瓦斯 （steve horvath）教授开发出了基于表观遗传学的霍瓦斯老化时钟并由此闻名，“衰老时钟”对于医疗保健和高龄化社会的重要性日渐凸显。“‘我们是如何变老的？’，我们正在接近这个问题答案的边缘。”亚历克斯 · 扎沃龙科夫（alex zhavoronkov）的《跨越衰老——生物科技的进步将如何改变全球经济》一书这样写道。
此前，生辉曾报道过一家位于香港的研发 “衰老时钟” 的医疗人工智能公司 deep longevity inc.（以下简称 “深度长寿”）获得融资的消息（详情点击阅读《基于ai的衰老时钟问世，这家初创公司宣布完成a轮融资》），这家公司定位是“一家利用 ai 技术发现衰老生物标志物的生物技术企业”，它获得了来自 human longevity inc. 等国际衰老研究头部公司的数百万美元融资。在这家公司宣布融资之后，业内关于“衰老时钟” 的运行机制以及能得到的结果并没有详尽的报道，因此，生辉联系到了 “深度长寿” 并与其进行了进一步的探讨。
“衰老时钟的出现是技术与趋势的融合”
“深度长寿”孵化自国内头部的人工智能药物研发公司英科智能（insilico medicine），目前公司有 9 人，首席科学家是牛津大学计算机科学博士波琳娜 · 玛莫什娜（polina mamoshina）。创始人亚历克斯 · 扎沃龙科夫（alex zhavoronkov）同时也是英科智能的创始人兼 ceo。亚历克斯告诉生辉，之所以把 “深度长寿” 从英科智能剥离出来是因为“英科智能专注于临床前药物发现和人工智能创新药物，而‘深度长寿’有完全不同的目标市场和专业知识，二者几乎没有重叠，因此我们决定剥离它以期快速释放其价值。”
这家公司成立不到三年，据亚历克斯透露，前不久公司收到了第一个报价，已经有上市公司开始寻求收购“深度长寿”。
亚历克斯毕业于约翰霍普金斯大学，专业同时覆盖 ai 和医药，2011 年起共发表了 120 余篇前沿科研成果、2 本科研书籍。连续创业者，曾在加拿大 ati 科技公司担任工程师，ati 科技后被 amd 以 90 亿美元的价格收购。
谈起 “衰老时钟” 的灵感来源，亚历克斯说，他在英科智能开发第一个生物标志物时，尝试过使用来自癌症、糖尿病、老年痴呆等等患者的数据，但是患者各不相同，几乎没有一个统一的变量来做深度神经网络的基本质量管理（quality contral），他很快意识到，唯一始终存在于每个人身上的普遍统一的特征就是年龄。
大多数人对于年龄的认知是年龄就是过生日的次数，但科学家们认为年龄并不能预测我们能活多久，通俗意义上的年龄与实际的生理年龄之间的差距或许会超过 30 年。
如何知道自己的生理年龄并且预测人能活多久，“深度长寿”想通过 ai 来预测你的寿命甚至逆转年龄。该公司训练了一套基于血液检测数据、微生物数据和其他数据的深度神经网络，当有大量的样本数据之后，深度神经网络学会了人类生物学并具备可解释性，这样就可以寻找到新的衰老生物标志物并且建立因果关系。“一方面，我们利用 ai 来寻找分析纵向数据的新方法，另一方面，我们使用纵向数据来寻找构建更好的 ai 的新方法”，亚历克斯说。
图 | 亚历克斯和 sinovation 及其 ai 研究所最近发表的相关论文描述了基本原理
除了上文提到的以深度神经网络为代表的 ai 技术以及近年来迅猛发展的血液检测等技术的融合之外，亚历克斯认为，“衰老时钟”的出现还是趋势的融合。
霍瓦斯老化时钟的出现使人们把视线重新聚焦到了衰老研究，尽管这在当时大型制药公司当中并不是很受欢迎。但在过去两年里，长寿生物技术逐渐演变成了一个产业，出现了一些 “长寿药” 比如 senolytics、nad+ boosters，、metformin、rapalogs 等等，甚至有风险基金和投资人开始关注并投资这一领域的公司，谷歌、苹果、脸书、亚马逊等巨头自不必说，也投入了大量资金和精力试图发现延年益寿的科技。
亚历克斯认为，“深度长寿”的主要竞争力来自于其先发优势，因为目前这个领域的玩家并不多。该公司能在第一时间接触到衰老研究领域的重要研究人员和学者，这能够帮助他们不断开发新的生物标志物和干预措施。
谈及公司愿景，亚历克斯说：“我们的终极愿景是创建一个由我们的衰老时钟、临床中心和保险公司组成的生态系统，共同致力于让人类活得更久，并尽可能保持最佳性能。我们不是把人类的年龄限制在参考范围内，而是尽可能让人们保持最佳的身体状态——20 岁到 40 岁。
正在寻找中国合作伙伴
“深度长寿”的 “衰老时钟” 究竟是如何运作的？准确性如何？
亚历克斯说，他们在寻找衰老生物标志物的过程中使用了大型人口数据库的数百万样本，比如美国的一项名为 nhanes 的研究、英国的 uk biobank 等等，这些数据库中有大量纵向数据。“深度长寿”输入大量特征数据来预测年龄或者健康状况，然后再用全新的、独立的数据库来测试和调教这套深度神经网络，并检查它的准确度。
亚历克斯说，通常，不同的数据类型和不同的数据质量会产生不同的错误率。例如，基于血液的衰老时钟会有 5 年的平均绝对误差，这意味着如果你是健康的，那么预测的年龄会比真实年龄大或者小五岁。如果患者健康，那么甲基化和转录数据的数据错误率会更低。他们还开发了一套算法，用于解释现有结果，比如是什么让你更年轻或者更老。
图 | 预测年龄主要用到的数据类型有哪些？（来源：生辉）
亚历克斯介绍，预测过程将会从简单的起点开始，比如照片、活动、心率和调查问卷，然后可以输入历史的血液检测数据，比如胆固醇、炎症标志物、血红蛋白浓度等等，如果此前有留存数据的话，直到这一步都不需要去特定的实验室做额外检测。之后 “衰老时钟” 会根据基因表达、蛋白质表达、微生物进行预测，最近他们还在开发针对心理年龄的衰老时钟。
对于最终用户而言，他们通过报告可以看到自己身体的什么部位衰老更快，并调整他们的行为，或者适当进行药物干预来降低衰老速度。“图片更能直观地解释。”亚历克斯说，下图是一份用户得到的报告截图：
图 | 用户只填写了一部分信息，因此数据并没有太大价值，只能得出用户需要更多的睡眠来改善血液老化。因为从 “blood age” 来看超出了照片显示的年龄。系统给出了加权平均值 41，也给出了需要改进的地方。
该公司主要是和美国、英国的医疗诊所合作，同时也在西半球推出了 app 和基于网站的衰老生物标志物工具。至于中国市场，因为数据权限问题，“深度长寿”需要将其技术和软件授权给一家大陆的合作伙伴，这样才能拥有使用数据的权限。目前他们正在寻找合作伙伴。
在审批和监管方面，亚历克斯回应说，这些衰老时钟目前还没有被约束，因为目前大家认为衰老不是一种疾病。对于大众关心的数据安全性问题，他回答说不会收集用户敏感的私人信息，也无法根据用户输入的信息来识别某个人，他建议用户在上传图片和信息的时候使用昵称而非真实姓名。
“在中国，老龄化研究和长寿生物技术仍处于起步阶段，我们正在组织世界上最大的关于衰老研究和药物发现的线上会议该领域的学者专家都会展示他们的研究，但其中很少有来自中国大陆的发言者和代表。”亚历克斯说。
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此前，生辉曾报道过一家位于香港的研发 “衰老时钟” 的医疗人工智能公司 deep longevity inc.（以下简称 “深度长寿”）获得融资的消息（详情点击阅读《基于ai的衰老时钟问世，这家初创公司宣布完成a轮融资》），这家公司定位是“一家利用 ai 技术发现衰老生物标志物的生物技术企业”，它获得了来自 human longevity inc. 等国际衰老研究头部公司的数百万美元融资。在这家公司宣布融资之后，业内关于“衰老时钟” 的运行机制以及能得到的结果并没有详尽的报道，因此，生辉联系到了 “深度长寿” 并与其进行了进一步的探讨。
“衰老时钟的出现是技术与趋势的融合”
“深度长寿”孵化自国内头部的人工智能药物研发公司英科智能（insilico medicine），目前公司有 9 人，首席科学家是牛津大学计算机科学博士波琳娜 · 玛莫什娜（polina mamoshina）。创始人亚历克斯 · 扎沃龙科夫（alex zhavoronkov）同时也是英科智能的创始人兼 ceo。亚历克斯告诉生辉，之所以把 “深度长寿” 从英科智能剥离出来是因为“英科智能专注于临床前药物发现和人工智能创新药物，而‘深度长寿’有完全不同的目标市场和专业知识，二者几乎没有重叠，因此我们决定剥离它以期快速释放其价值。”
这家公司成立不到三年，据亚历克斯透露，前不久公司收到了第一个报价，已经有上市公司开始寻求收购“深度长寿”。
亚历克斯毕业于约翰霍普金斯大学，专业同时覆盖 ai 和医药，2011 年起共发表了 120 余篇前沿科研成果、2 本科研书籍。连续创业者，曾在加拿大 ati 科技公司担任工程师，ati 科技后被 amd 以 90 亿美元的价格收购。
谈起 “衰老时钟” 的灵感来源，亚历克斯说，他在英科智能开发第一个生物标志物时，尝试过使用来自癌症、糖尿病、老年痴呆等等患者的数据，但是患者各不相同，几乎没有一个统一的变量来做深度神经网络的基本质量管理（quality contral），他很快意识到，唯一始终存在于每个人身上的普遍统一的特征就是年龄。
大多数人对于年龄的认知是年龄就是过生日的次数，但科学家们认为年龄并不能预测我们能活多久，通俗意义上的年龄与实际的生理年龄之间的差距或许会超过 30 年。
如何知道自己的生理年龄并且预测人能活多久，“深度长寿”想通过 ai 来预测你的寿命甚至逆转年龄。该公司训练了一套基于血液检测数据、微生物数据和其他数据的深度神经网络，当有大量的样本数据之后，深度神经网络学会了人类生物学并具备可解释性，这样就可以寻找到新的衰老生物标志物并且建立因果关系。“一方面，我们利用 ai 来寻找分析纵向数据的新方法，另一方面，我们使用纵向数据来寻找构建更好的 ai 的新方法”，亚历克斯说。
图 | 亚历克斯和 sinovation 及其 ai 研究所最近发表的相关论文描述了基本原理
除了上文提到的以深度神经网络为代表的 ai 技术以及近年来迅猛发展的血液检测等技术的融合之外，亚历克斯认为，“衰老时钟”的出现还是趋势的融合。
霍瓦斯老化时钟的出现使人们把视线重新聚焦到了衰老研究，尽管这在当时大型制药公司当中并不是很受欢迎。但在过去两年里，长寿生物技术逐渐演变成了一个产业，出现了一些 “长寿药” 比如 senolytics、nad+ boosters，、metformin、rapalogs 等等，甚至有风险基金和投资人开始关注并投资这一领域的公司，谷歌、苹果、脸书、亚马逊等巨头自不必说，也投入了大量资金和精力试图发现延年益寿的科技。
亚历克斯认为，“深度长寿”的主要竞争力来自于其先发优势，因为目前这个领域的玩家并不多。该公司能在第一时间接触到衰老研究领域的重要研究人员和学者，这能够帮助他们不断开发新的生物标志物和干预措施。
谈及公司愿景，亚历克斯说：“我们的终极愿景是创建一个由我们的衰老时钟、临床中心和保险公司组成的生态系统，共同致力于让人类活得更久，并尽可能保持最佳性能。我们不是把人类的年龄限制在参考范围内，而是尽可能让人们保持最佳的身体状态——20 岁到 40 岁。
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“深度长寿”的 “衰老时钟” 究竟是如何运作的？准确性如何？
亚历克斯说，他们在寻找衰老生物标志物的过程中使用了大型人口数据库的数百万样本，比如美国的一项名为 nhanes 的研究、英国的 uk biobank 等等，这些数据库中有大量纵向数据。“深度长寿”输入大量特征数据来预测年龄或者健康状况，然后再用全新的、独立的数据库来测试和调教这套深度神经网络，并检查它的准确度。
亚历克斯说，通常，不同的数据类型和不同的数据质量会产生不同的错误率。例如，基于血液的衰老时钟会有 5 年的平均绝对误差，这意味着如果你是健康的，那么预测的年龄会比真实年龄大或者小五岁。如果患者健康，那么甲基化和转录数据的数据错误率会更低。他们还开发了一套算法，用于解释现有结果，比如是什么让你更年轻或者更老。
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“在中国，老龄化研究和长寿生物技术仍处于起步阶段，我们正在组织世界上最大的关于衰老研究和药物发现的线上会议该领域的学者专家都会展示他们的研究，但其中很少有来自中国大陆的发言者和代表。”亚历克斯说。
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