स्वास्थ्य · लेख
AI صक्षम उम्र बढ़ने के लिए नए आणविक लक्ष्य कैसे खोज रहा है
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संक्षेप में
शोधकर्ता पेप्टाइड्स, जीन और मौजूदा दवाओं की विशाल लाइब्रेरी को स्कैन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं ताकि ऐसे अणुओं को चिह्नित किया जा सके जो जैविक उम्र को धीमा कर सकते हैं, वर्षों की मैनुअल लैब जांच को कम्प्यूटेशनल भविष्यवाणी से बदलते हैं। ब्राजील और संयुक्त राज्य अमेरिका में अलग-अलग अनुसंधान प्रयास इस प्रश्न पर लागू होने वाली कई अलग-अलग AI दृष्टिकोण को दर्शाते हैं।
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वैज्ञानिक जो उम्र बढ़ने का अध्ययन कर रहे हैं उनके पास एक नया उपकरण है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जो हजारों अणुओं या आनुवंशिक डेटासेट को दिनों में स्कैन कर सकती है और उन कुछ को चिह्नित कर सकती है जो कोशिकाओं की उम्र बढ़ने को प्रभावित करने की संभावना रखते हैं। हाल के हफ्तों में सार्वजनिक की गई कई परियोजनाएं यह दिखाती हैं कि यह व्यावहारिक रूप से कैसे काम करता है — इनमें एक ब्राजीलियाई विश्वविद्यालय की प्रयोगशाला, एक अंतर्राष्ट्रीय जैव प्रौद्योगिकी कंपनी, और एक अनुसंधान दल जो बड़े सार्वजनिक जीनोमिक डेटाबेस को खनन कर रहा है — और वे सभी एक ही अंतर्निहित समस्या को लक्षित करते हैं: ऑक्सीडेटिव तनाव और सेलुलर क्षति जो उम्र के साथ जमा होती है।
एक व्याख्यात्मक AI मॉडल एंटीऑक्सिडेंट पेप्टाइड्स की तलाश करता है
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) में, रसायन विज्ञान के प्रोफेसर André Silva Pimentel के नेतृत्व में एक दल, शोधकर्ताओं Maria Carolina J. A. Schneider और Marina Geisiely Damaso Godinho Alves के साथ काम कर रहा है, ने एंटीऑक्सिडेंट पेप्टाइड्स पर लागू व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर एक अध्ययन प्रकाशित किया, जैसा कि दल ने 5 अक्टूबर 2026 को The Conversation Brasil के लिए लिखे गए एक लेख में कहा है। पेप्टाइड्स अमीनो एसिड की छोटी श्रृंखलाएं हैं जो खाद्य प्रोटीन में स्वाभाविक रूप से होती हैं या सिंथेटिक रूप से बनाई जा सकती हैं, और उनमें से कुछ मुक्त कणों को निष्क्रिय कर सकती हैं — अस्थिर अणु जो कोशिकाओं को नुकसान पहुंचाते हैं जब वे शरीर के एंटीऑक्सिडेंट सिस्टम द्वारा उन्हें साफ करने से तेजी से जमा होते हैं।
PUC-Rio समूह ने व्याख्यात्मक AI नामक एक विधि का उपयोग किया, जो मानक मशीन-लर्निंग मॉडल से एक प्रमुख तरीके से अलग है: केवल एक भविष्यवाणी प्रदान करने के बजाय, यह यह भी दिखाता है कि पेप्टाइड की अमीनो-एसिड अनुक्रम के किन हिस्सों ने उस भविष्यवाणी को सबसे अधिक प्रभावित किया। शोधकर्ताओं के अनुसार, यह वैज्ञानिकों को यह देखने देता है कि कौन सी संरचनात्मक विशेषताएं एक पेप्टाइड को एंटीऑक्सिडेंट के रूप में कार्य करने की अधिक संभावना देती हैं, AI को एक ब्लैक बॉक्स के रूप में व्यवहार करने के बजाय। कार्य FAPERJ द्वारा फंड किया गया था, Rio de Janeiro की राज्य अनुसंधान नींव, और इसे ब्राजील के प्रकाशन Brasil em Folhas द्वारा भी कवर किया गया था, जिसने एक ही प्रयोगशाला और पद्धति का वर्णन किया।
शोधकर्ताओं ने लिखा, व्यावहारिक मूल्य गति में है: पेप्टाइड उम्मीदवारों की बड़ी संख्या को प्रयोगशाला में एक-एक करके परीक्षण करने के बजाय, AI मॉडल एक लंबी सूची को उन कुछ अनुक्रमों तक संकीर्ण करता है जो प्रायोगिक परीक्षण के लायक हैं। टीम ने कहा कि संभावित अनुप्रयोग anti-aging सौंदर्य प्रसाधन और न्यूट्रास्यूटिकल्स से परे जाते हैं Alzheimer's रोग, Parkinson's रोग और कैंसर जैसी oxidative-stress से जुड़ी स्थितियों पर अनुसंधान तक — हालांकि उन्होंने इसे आगे के अध्ययन के लिए एक दिशा के रूप में वर्णित किया, न कि एक समाप्त उपचार।
बड़ी AI प्रणाली उम्र बढ़ने के लक्ष्यों के लिए जीनोम और दवा लाइब्रेरी को स्कैन कर रही हैं
एक अलग, बड़े पैमाने पर प्रयास Insilico Medicine से आता है, एक जैव प्रौद्योगिकी कंपनी जो दवा की खोज के लिए AI उपकरण विकसित करती है। 17 सितंबर 2026 को, कंपनी ने journal Cell के कवर पर longevity अनुसंधान के लिए एक open-source टूलकिट पर एक अध्ययन प्रकाशित किया, Liquid AI, Buck Institute for Research on Aging, Harvard Medical School और Brigham and Women's Hospital के साथ निर्मित, Insilico Medicine की अपनी घोषणा के अनुसार।
टूलकिट के तीन भाग हैं: LongevityBench, एक बेंचमार्क जो परीक्षण करता है कि AI मॉडल genetics और proteomics सहित पांच डेटा प्रकारों में उम्र बढ़ने की biology के बारे में कितना अच्छा कारण देते हैं; Longevity-LLMs, कॉम्पैक्ट भाषा मॉडल का एक परिवार (0.6 से 9 बिलियन पैरामीटर तक) विशेष रूप से उम्र से संबंधित डेटा पर प्रशिक्षित; और Longevity Claw, एक स्वायत्त अनुसंधान मंच जो संभावित उम्र से संबंधित लक्ष्यों की पहचान और रैंकिंग के लिए है। Insilico Medicine ने रिपोर्ट की कि इसका विशेष 9-बिलियन-पैरामीटर मॉडल उम्र बढ़ने वाली जीवविज्ञान कार्यों पर 16 frontier सामान्य-उद्देश्य AI प्रणालियों को मेल खाता है या अधिक है, और कि Longevity Claw ने 328 candidate उम्र हस्तक्षेप लक्ष्यों का प्रस्ताव दिया, जिसे कहा गया कि experimentally validated उम्र लक्ष्यों के एक स्वतंत्र रूप से प्रकाशित संदर्भ सेट की तुलना में उम्र से संबंधित जीन के लिए 5.6-गुना तक समृद्धि दिखाई गई।
longevity समुदाय static उम्र की घड़ियों से आगे बढ़ रहा है foundation मॉडल की ओर जो measurable, actionable अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में सक्षम हैं।
एक तीसरी दृष्टिकोण, उम्र बढ़ने से संबंधित अनुसंधान समाचार साइट Lifespan.io द्वारा वर्णित, ClockBase Agent नामक एक AI उपकरण का उपयोग करती है — शोधकर्ता Vadim Gladyshev के नेतृत्व में एक दल द्वारा निर्मित — 2 मिलियन से अधिक मौजूदा RNA-sequencing और epigenetic डेटासेट को खनन करने के लिए 43,529 दर्ज biological interventions को कवर करते हुए। प्रणाली ने ज्ञात दवाओं rapamycin, metformin, fenofibrate और ouabain को धीमी biological उम्र से जुड़ी के रूप में चिह्नित किया; Lifespan.io ने रिपोर्ट की कि 20-month-पुरानी चूहों पर फॉलो-अप परीक्षणों में, तीन महीने की ouabain चिकित्सा बेहतर frailty स्कोर, cognitive प्रदर्शन, fur स्थिति और हृदय कार्य से जुड़ी थी, हालांकि पूर्ण अध्ययन का वर्णन करने वाली preprint नवंबर 2025 में पोस्ट की गई थी और मानव परीक्षणों में पुष्टि नहीं की गई है।
यह अनुसंधान क्या करता है और क्या नहीं दिखाता
इन परियोजनाओं में से कोई भी दावा नहीं करता कि उसने एक मंजूरी प्राप्त anti-aging उपचार का उत्पादन किया है। PUC-Rio पेप्टाइड मॉडल और Insilico Medicine की target सूची prediction उपकरण हैं जिनका उद्देश्य प्रयोगशाला और नैदानिक परीक्षण के लिए उम्मीदवारों को प्राथमिकता देना है, पूर्ण therapies नहीं। Lifespan.io द्वारा वर्णित ouabain निष्कर्ष पशु प्रयोगों से आते हैं, मानव परीक्षणों से नहीं। PUC-Rio अध्ययन और Insilico Medicine दोनों में शामिल शोधकर्ता अपने काम को एक बहुत बड़ी खोज स्थान को संकीर्ण करने के रूप में वर्णित करते हैं — लाखों संभावित अणु या जीन लक्ष्य — ताकि दुर्लभ प्रयोगशाला और नैदानिक संसाधन सबसे आशाजनक उम्मीदवारों को पहले परीक्षण में खर्च किए जाएं।
- Explainable AI (PUC-Rio): खाद्य व्युत्पन्न या सिंथेटिक पेप्टाइड्स में अमीनो-एसिड अनुक्रमों को चिह्नित करता है जो antioxidants होने की संभावना रखते हैं।
- LongevityBench / Longevity-LLMs / Longevity Claw (Insilico Medicine, Buck Institute और Harvard Medical School के साथ): omics डेटासेट में उम्र बढ़ने से संबंधित genetic लक्ष्यों को benchmark और rank करें।
- ClockBase Agent (Gladyshev अनुसंधान दल): सार्वजनिक genomic डेटासेट को खनन करके पशु डेटा में धीमी biological उम्र बढ़ने से संबंधित मौजूदा दवाओं को चिह्नित करें।
| Project | Lead institution(s) | AI क्या search करता है | Reported scale | Stage |
|---|---|---|---|---|
| Explainable AI पेप्टाइड मॉडल | PUC-Rio (Brazil) | Antioxidant peptide sequences | शोधकर्ताओं द्वारा specified नहीं | प्रकाशित अध्ययन, lab validation stage |
| LongevityBench / Longevity Claw | Insilico Medicine, Buck Institute, Harvard Medical School | Omics डेटा में उम्र बढ़ने से संबंधित gene targets | 328 candidate targets nominated | Cell में प्रकाशित, Sept. 17, 2026 |
| ClockBase Agent | Gladyshev अनुसंधान दल | सार्वजनिक genomic डेटासेट में मौजूदा दवाएं | 43,529 दर्ज interventions screened | Preprint; mouse-level testing |
प्रश्न
- क्या AI ने पहले से ही एक नई anti-aging दवा खोज लिया है जो लोग ले सकते हैं?
- नहीं। यहां वर्णित परियोजनाएं prediction और prioritization उपकरण हैं। PUC-Rio पेप्टाइड मॉडल और Insilico Medicine की gene-target सूची भविष्य की प्रयोगशाला परीक्षण का मार्गदर्शन करने के लिए हैं, और Lifespan.io द्वारा रिपोर्ट किए गए ouabain परिणाम चूहों के प्रयोगों से आते हैं, मंजूरी प्राप्त मानव उपचार नहीं।
- एक antioxidant पेप्टाइड क्या है और यह उम्र बढ़ने के लिए क्यों महत्वपूर्ण है?
- PUC-Rio शोधकर्ताओं के अनुसार, antioxidant पेप्टाइड अमीनो-एसिड की छोटी श्रृंखलाएं हैं, खाद्य प्रोटीन में पाई जाती हैं या सिंथेटिक रूप से बनाई जाती हैं, जो मुक्त कणों को निष्क्रिय कर सकती हैं — अणु जो कोशिकाओं को नुकसान पहुंचाते हैं जब वे शरीर द्वारा उन्हें साफ करने से तेजी से जमा होते हैं, एक प्रक्रिया जो उम्र बढ़ने और Alzheimer's और Parkinson's रोग जैसी स्थितियों से जुड़ी है।
- Insilico Medicine की Longevity Claw tool क्या है?
- यह एक AI अनुसंधान मंच है, 17 सितंबर 2026 को Cell cover अध्ययन के हिस्से के रूप में प्रकाशित, जिसने उम्र हस्तक्षेप से संबंधित 328 candidate genetic लक्ष्यों को nominated किया, experimentally validated उम्र लक्ष्यों के एक स्वतंत्र रूप से प्रकाशित संदर्भ सेट की तुलना में 5.6-गुना तक समृद्धि की रिपोर्टिंग करते हुए, कंपनी की घोषणा के अनुसार।
- पेप्टाइड्स के लिए explainable AI का उपयोग मानक machine-learning मॉडल के बजाय क्यों करें?
- PUC-Rio टीम ने कहा explainable AI यह दिखाता है कि पेप्टाइड के अनुक्रम के किन हिस्सों ने इसकी भविष्यवाणी को संचालित किया, शोधकर्ताओं को यह समझने देता है कि एक अणु को एक संभावित antioxidant के रूप में क्यों चिह्नित किया जाता है बजाय परिणाम को एक unexplained आउटपुट के रूप में व्यवहार किए।
- ClockBase Agent अध्ययन ने मौजूदा दवाओं में से कौन सी धीमी उम्र बढ़ने से जुड़ी के रूप में चिह्नित की?
- Lifespan.io ने रिपोर्ट की कि प्रणाली, शोधकर्ता Vadim Gladyshev के नेतृत्व में एक दल द्वारा निर्मित, सार्वजनिक genomic डेटासेट के अपने विश्लेषण में rapamycin, metformin, fenofibrate और ouabain को चिह्नित किया, ouabain पर चूहों के प्रयोगों के साथ एक preprint नवंबर 2025 में पोस्ट की गई।
दुनिया इसे कैसे बता रही है
- हिंदीब्राजीलियाई coverage (The Conversation Brasil, स्वयं PUC-Rio शोधकर्ताओं द्वारा लिखा गया, और Brasil em Folhas) कहानी को मुख्य रूप से Rio de Janeiro की FAPERJ foundation द्वारा फंड की गई एक academic रसायन विज्ञान की उपलब्धि के रूप में फ्रेम करते हैं, explainable AI को transparency की सुविधा के रूप में सुनहरा करते हैं और antioxidant पेप्टाइड्स को cosmetics, nutraceuticals में भविष्य के अनुप्रयोगों और oxidative-stress से जुड़ी बीमारियों से जोड़ते हैं बजाय commercial longevity उत्पादों के।
स्रोत
- The Conversation Brasil — Inteligência Artificial pode ser usada para promover um envelhecimento saudável
- Brasil em Folhas — Pesquisadores usam IA para decifrar peptídeos antioxidantes
- Insilico Medicine — Opens AI Longevity Discovery Toolkit to Researchers Worldwide in Cell Cover Study
- Lifespan.io — An AI-Based System Has Found a Potential Longevity Drug
यह लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तैयार किया गया और प्रकाशन से पहले स्वचालित स्रोत-जाँच से गुज़रा। कोई गलती दिखे तो सुधार का अनुरोध करें। सुधार या उत्तर का अनुरोध करें · हम कैसे काम करते हैं
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