逆轉衰老未來將不再是一種玄學。

2026 年 9 月，42 個平均 67 歲的人，在六隻不同的時鐘上同時變年輕了。

這些時鍾不在牆上，而在他們的血液裡。

服用一種名叫 rentosertib 的藥物四周後，患者體內近 3000 種蛋白被檢測，其中 326 種發生顯著變化。六套由不同團隊開發的模型都認為，他們的身體正在朝更年輕的方向移動。

多數時鐘倒退了 3 到 4 年。其中一隻，倒退了接近 6 年。

更不可思議的是，這款藥是 AI 做出來的。

它來自英矽智能，一家已經登陸港交所、也是目前全球臨床進展最快的 AI 製藥公司之一。AI 幫助它從海量生物資料中找到靶點，再設計出能夠作用於這個靶點的分子。如今，rentosertib 已經走到Ⅲ期臨床。

極客公園採訪了英矽智能創始人 Alex Zhavoronkov。他告訴我們，自己平均每六天就會發表一篇論文。

但說起這項研究，他沒有掩飾自己的激動：「這是我一生中最重要的論文。」

在許多古老傳說裡，世界某處藏著一眼不老泉。

衰老的人只要喝下泉水，就能恢復青春，讓時間重新在身體裡向後流動。

幾千年來，不同國家的人們都曾痴迷於尋找不老泉的力量。

但這一次，我們在一場真實的人體試驗裡，第一次看見了它可能流過的痕跡。

血液裡的年齡，被往回撥了六年

你今年幾歲，是一個很容易回答的問題。

兩個同樣 67 歲的人，一個可能每天跑步、工作、旅行；另一個已經同時患上肺病、糖尿病和心血管疾病。他們在日曆上活過了同樣長的時間，身體內部的時間，卻走得完全不一樣。

現代醫學幾乎可以測量人體的一切。

血糖有數字，腫瘤有影像，肺功能甚至可以精確到毫升。但直到今天，醫生仍然沒有一支溫度計，可以插進人體，讀出一個人究竟「老到了什麼程度」。

這也是抗衰老藥一直很難被證明的原因，等待人們吃下抗衰老藥過半個世紀確認療效很難。

20 世紀 50 年代，科學家開始正式討論「生物年齡」：身份證上的數字只代表一個人出生了多久，身體裡的年齡，應該反映他距離衰弱、疾病和死亡還有多遠。

但這個年齡要怎麼測，隨後困擾了研究者幾十年。

真正的轉折發生在 2013 年前後。UCLA 教授 Steve Horvath 發現，只要觀察 DNA 上數百個會隨年齡變化的化學標記，就能相當準確地推算出一個人的年齡。這套方法後來被稱為「表觀遺傳時鐘」。

這些時鍾不看生日，而是看時間經過身體後留下的東西。

DNA 上的微小標記、血液裡的代謝物，以及成千上萬種蛋白，都會隨著年齡發生變化。把足夠多人的資料交給 AI，它就能從一管血裡猜出：這個人的身體，更像 50 歲，還是 70 歲。

過去，衰老時鐘主要負責報時。

9 月 8 日，英矽智能宣佈，它們第一次在自己的一款藥物試驗裡，看見六隻時鐘同時向後走了。

英矽智能的這款藥叫 rentosertib。在這之前，它一直以另一種身份出現：一款治療特發性肺纖維化（IPF）的新藥，是一種 TNIK 抑製劑。

TNIK 可以被理解成藥物要壓住的一個生物開關。它參與推動肺部纖維化，讓肺組織在反覆損傷中結疤、變硬，導致特發性肺纖維化。現有藥物通常只能讓惡化慢一點，很難把已經失去的肺功能重新拿回來。

而 rentosertib 已經做到了其中一部分。在中國完成的Ⅱa 期試驗中，71 名患者服用了不同劑量的 rentosertib 或安慰劑，持續 12 周。表現最好的一組，用力肺活量平均增加了 98.4 毫升。今年 7 月，這款藥正式進入Ⅲ期臨床。

但英矽智能從一開始，就在這場疾病試驗裡藏了第二個問題：

一款治療肺病的藥，能不能同時干預衰老？

研究人員向 55 名完成試驗的患者徵集蛋白質組學分析的知情同意，43 人簽署，1 人因第 12 周資料缺失被排除，最終 42 人納入分析。他們在治療前和服藥後的第 2、4、12 周抽血，一共檢測了 2841 種蛋白。

然後，這些資料被交給六套由不同團隊開發的衰老時鐘。

有的時鐘根據實際年齡訓練，有的觀察器官狀態，還有的原本用來估算死亡風險。

Alex 告訴我們，在以往的研究中，它們經常各說各話。這一次，答案卻出奇地一致。

服藥第四周，多數時鐘認為患者的預測生物年齡下降了 3 到 4 歲。其中一隻給出的最大數字，接近 6 歲。

rentosertib 原本要阻止一個人的肺繼續變老。結果，它似乎把血液裡的時間也往回撥了一段。

當然，一個更簡單的解釋是：這些患者本來就患有嚴重的肺病。藥物讓疾病好轉、炎症下降，血液裡的蛋白自然也會變得更健康。

實驗資料卻更有趣一點：肺和時鐘，沒有選出同一組人。

肺功能改善最多的是 60 毫克每日一次組。衰老訊號最穩定的，卻是 30 毫克每日兩次組。

兩組每天吃下的藥一樣多，只是服用方式不同。如果衰老時鐘只是肺功能的另一種表達，兩條曲線應該大致重合。實際並沒有。

另一種懷疑來自評價體系本身。衰老時鐘並不是真正的壽命，用衰老時鐘評價藥物，很容易讓人懷疑：這是不是一場模型自己出題、自己答題的考試？

這也是為什麼團隊選擇了「六隻時鐘」。

它們並不都來自英矽智能，而是由哈佛、牛津、北京大學和英矽等不同團隊分別開發。使用的蛋白、演算法和訓練目標並不相同。

如果只有一隻時鐘倒退，可能只是模型偏愛某幾項恰好被藥物改變的蛋白。六隻時鐘一起倒退，至少說明它們看見的不是同一個狹窄的統計巧合。

論文審稿人還追問了一步：所有參與者都是肺纖維化患者，怎麼知道這些變化和正常人的衰老也有關係？

研究人員找來英國生物樣本庫中 5.5 萬多名老年人的資料。

這些資料記錄了人在正常變老的過程中，血液裡的蛋白會怎樣一點點變化。把 rentosertib 患者的資料疊上去，一組相反的軌跡出現了。

一些通常會隨年齡增長而升高的蛋白，服藥後開始下降；原本逐漸減少的，則開始回升。

它們正在沿著衰老走過的路，往回移動。

AI 給長壽藥找了一條不必等人老死的路

一款肺病藥，為什麼會從一開始就測量衰老？

答案其實來自 rentosertib 誕生以前很久。

1979 年，英矽智能創始人 Alex Zhavoronkov 出生在拉脫維亞。從小，他就對長壽有著很強的執念。

20 世紀 90 年代，年輕的 Alex 研究過飲食、運動、睡眠和各種替代療法。按照他的說法，他看了大量「胡說八道」。

最後他選擇了電腦。衰老牽涉太多基因、蛋白、器官和疾病，單靠人腦很難理清。

2014 年，他在輝達 GTC 大會上做了一場演講。當時大多數人關心的是，深度學習能不能認出圖片、聽懂人說話。

Alex 問的是：「輝達能幫助解決衰老嗎？」

公司最初更像一個計算衰老的演算法實驗室。2016 年，Alex 和團隊收集超過 6 萬份體檢資料，訓練出一組神經網路。只需要血糖、白蛋白、尿素和紅細胞等 41 項指標，AI 就能猜出一個人的年齡，平均誤差約為 5.5 年。這是最早一批基於深度學習的人體衰老時鐘。

真正讓英矽智能走出長壽研究的小圈子，是三年後的一場實驗。

2019 年，公司用生成式 AI 為 DDR1 靶點設計抑製劑。通常需要幾個月甚至更久的早期分子篩選，AI 用了 21 天。

研究人員把這些分子合成出來。其中一些在細胞實驗中有效，還有一個進入了小鼠實驗。論文發表後，《福布斯》直接把標題寫成：

「一家創業公司用 AI 在 21 天內設計出藥物。」

英矽當時完成的主要是早期分子設計，距離真正的新藥還很遠。但它讓外界第一次直觀地看到，AI 生成的分子不只是一張電腦圖片。

它可以被合成，也可能在生物體內產生作用。

所謂 AI 製藥，最後仍然是一門賣分子的生意。

藥企購買的不是裝在瓶子裡的幾克粉末，而是一個候選分子的開發和商業化權利。這個分子必須能夠被合成、擁有專利、經過實驗，最好已經向人體臨床邁出幾步。

2021 年，復星醫藥成為英矽智能的首個大額合作夥伴。2022 年賽諾菲與英矽智能達成 12 億美元的藥物研發合作。之後英矽智能的合作夥伴中又增加了 Exelixis、美納里尼、施維雅、禮來、諾和諾德等多個大型藥企。2025 年底，英矽登陸港交所。

一個研究衰老時鐘的演算法團隊，逐漸變成了能夠把候選藥物送進人體、再把開發權賣給大型藥企的上市公司。

看起來，Alex 終於從不切實際的抗衰老，轉向了更現實的癌症、纖維化和代謝疾病。

Alex 告訴我們，英矽大約 40 個藥物項目裡，至少一半是以治療疾病開始的，又以不同方式與衰老有關。

rentosertib 就是其中最重要的一個。

英矽最初注意到 TNIK，不只是因為肺。它還同時出現在炎症、細胞衰老和纖維化等年齡相關過程中。

而 IPF 這種疾病主要影響老年人，缺少真正逆轉疾病的療法，同時擁有一個非常清楚的臨床數字：患者能夠吸進多少空氣，可以通過肺活量測出來。

藥物有沒有作用，不必等待幾十年。

所以，rentosertib 從一開始就有兩種身份。

在臨床登記中，它是一款肺纖維化藥；在 Alex 最初的設想裡，它是一款通過調控肺部疾病進而影響人體的抗衰候選物。

而此次的論文發佈，Alex 認為終於出現了一個有意義的階段性成果。

直到今天，還沒有一款藥被證明能夠通過改變衰老本身，讓人類多活一年。

長壽研究面對的第一個問題，甚至不是如何延長生命，而是怎樣把一款藥送進人體。

新藥進入臨床之前，必須說明它治療什麼疾病、招募那些患者，以及什麼結果算有效。但「衰老」還不是一種擁有明確審批路徑的適應症，也沒有一個得到監管機構認可、能夠在幾年內讀出結果的臨床終點。

你可以研究衰老，卻很難把「治療衰老」寫進一張新藥申請。

過去，研究者通常從已經獲批的老藥中尋找延壽效果。雷帕黴素原本用於器官移植，二甲雙胍原本用於治療糖尿病。它們已經被大量患者服用多年，因此更容易找到人體線索。

但這些藥大多已經失去專利保護。

即使實驗成功，任何藥廠都可以生產仿製藥。很少有公司願意花費數億美元，再用幾十年替所有人驗證一次。

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