许多疾病本质上是由于多种问题导致的，在选择药物靶点并设计药物时，用一种单一的靶向药物甚至是一种组合疗法来治疗一个大的疾病群体是非常困难的。最新的数据显示，老龄人口（≥50岁）占全球死亡人数的77%，与年龄相关的疾病是造成他们死亡的主要原因，如：心血管疾病、癌症、糖尿病和其他神经退行性疾病。这说明，衰老在不同的疾病中都起着重要的作用。

另一方面，相当比例的临床试验，包括那些评估研究性抗衰老药物的人体试验，在测试药物疗效的临床2期折戟沉沙。造成临床试验成功率低下的部分原因是由于疾病靶点考虑不充分，以及入组患者选择不恰当，无法确定最有可能对特定药物产生反应的患者。

而患者生理年龄的差异，让这一挑战变得更加复杂，因为对不同年龄段患者来说，治疗靶点的重要性是不同的。遗憾的是，大多数靶点发现的研究没有考虑到患者的年龄因素，而是在相对年轻的人群中进行测试（临床1期的平均入组年龄为24岁）。因此，识别与多种年龄相关疾病有关并在衰老的基础生物学中也起着关键作用的潜在靶点，将大有裨益。

衰老学/老年医学的最终目标是通过保持健康状态来延长寿命，保持健康的状态也意味着没有因为衰老而患病或残疾。基于此，Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov提出一种设想：必须寻找能同时影响衰老和与年龄相关疾病的双重靶点，以保持健康的状态并推迟与老龄化相关的健康问题。即使该靶点对某一特定患者来说不是最重要的，但针对该靶点的药物仍将使这位患者受益。

PandaOmics™是一个由人工智能驱动的生物靶点发现引擎。它利用先进的深度学习模型和人工智能算法，从组学数据和文本证据（出版物、科研经费项目和行业权威观点等）中获得信息，以此对特定疾病相关的靶点进行预测和综合打分。它还支持根据靶点的新颖性、可信度、商业性、成药性、安全性和其他驱动靶点选择决策的关键属性对其进行优先排序。该软件目前正被广泛应用于学术界和制药界。
其综合组学数据库由大量已公开的系统生物学数据组成，涵盖了1500多种疾病和10000多种疾病亚型。该数据库包括大约1.9万亿个数据点，这些数据来自1000多万个样本，包括微阵列、RNA测序、蛋白质组和甲基组以及其他类型的数据。PandaOmics™的文本数据库嵌入了超过4000万份文件信息，包括专利、科研经费项目（总涉及金额超过2万亿美元）、出版物、临床试验结果和公司公告等文本的来源。PandaOmics在基于深度学习的综合算法、时间机器的验证方法、综合数据库和直观的用户界面方面具有显著优势。它使生物学家和临床医生能够在短时间内确定高置信度的药物再利用靶点，并提名新的靶点进行进一步研究。

为了识别潜在的抗衰老和与老龄化相关疾病的两用靶点，Insilico Medicine使用PandaOmics™对涉及多个疾病领域的14种年龄相关疾病（AADs）和19种非年龄相关疾病（NAADs）进行靶点识别。通过比较分别从AADs和NAADs发现的Top-100靶点，确定了与老龄化相关疾病的靶点和两者共同的靶点
根据文献中靶点的生物学功能和其在衰老信号通路中的作用，衰老相关的靶点被分配到相应的衰老特征机制中。此外，在多种疾病类别（如：纤维化、炎症、代谢和神经系统疾病）中，以同一方向异常表达的靶点被筛选出来，用于进一步的成药性和安全性评估。与从临床试验、出版物、geroprotectors和GenAge等知名衰老相关基因库相比，本研究中确定的衰老相关基因明显富集，从而验证了这种研究方法。

图1：研究的工作流程---从公共资料库中检索年龄相关疾病（AADs）和非年龄相关疾病（NAADs）的转录组学数据集，并由PandaOmics™处理。用20多个人工智能和生物信息学模型对相应疾病的基因进行排名，这些模型包括人工智能组学数据评分、基于文本数据的评分、基于科研经费项目的评分和基于业内权威观点的评分。通过评估它们与衰老特征、表达图谱、作用机制和安全性的关系，提出了一个对衰老和年龄相关疾病具有双重用途的潜在靶点清单。

经评估，145个基因被认为是潜在的衰老相关靶点，并被分配到相应的衰老特征中。如靶点轮所示，有69个具有高成药性高置信度的靶点，48个具有高或中等成药性的新靶点，以及28个具有中等成药性的高度新颖性靶点。
本次研究所发现的一些著名的衰老相关基因参与了哺乳动物雷帕霉素靶蛋白（mTOR）、类胰岛素生长因子（IGF）和sirtuin蛋白等多个能抗衡多种衰老标志以延缓衰老过程或延长寿命的信号通路，从而有力地证实了这种衰老靶点识别方法的有效性。

炎症是衰老相关基因最富集的特征机制，这与其与多种年龄相关的疾病有关，并且是衰老过程的内在和主要因素的观点相一致。此外，最近提出的一个衰老特征——细胞外基质僵化，与PandaOmics™确定的30个靶点相关，表明它可能在衰老中发挥重要作用。进一步的通路富集分析显示，人工智能发现的靶点与多个关键的衰老相关信号通路有关，如MAPK、PI3K-AKT和FOXO信号网络。论文中披露了一份潜在的治疗性双重抗衰老靶点清单，供药物研发使用。 A list of potential therapeutic dual-purpose aging targets for drug discovery was disclosed in the paper.

图2：与衰老标志相关的人工智能靶点---在3种新颖性设置下（高置信度、中度和高度新颖性），提取了与年龄相关的疾病中排名靠前的靶点。有些不具有新颖性的靶点但具有高置信度，即有大量的证据把一个靶点与一种疾病联系起来。成药性表明小分子对目标蛋白的可及性。用蓝色标注的是与年龄相关的靶点，用黑色标注是普通靶点。在NCG7.0数据库中被标明为癌症驱动基因的靶点用下划线表示。

开发针对衰老和多种年龄相关疾病的干预措施，不仅可以延长寿命，还可以延长健康的状态，从而带来前所未有的效益。本研究强调了双重目的靶点的重要性。目前的研究还证明了PandaOmics™平台的力量，它不仅能识别针对特定疾病的新颖的双重靶点，而且能以节省成本和时间的方式识别多种类型疾病的靶点。