在老龄化社会加速演进的背景下，电子科技大学医学院本科生团队近日宣布，其自主研发的AI药物发现系统"ElixirSeeker"成功筛选出4种具有显著延长寿命效应的候选化合物。这项突破性研究为破解全球抗衰老药物研发成本高、效率低、失败率高的困局提供了创新解决方案。
ElixirSeeker框架通过集成学习分子指纹技术，并整合1964-2024年间跨文献与专利数据的已验证寿命调控分子，形成了涵盖多维生物信息的标准化知识库。团队由医学院鲜波副研究员指导，核心成员包括临床医学专业潘彦、徐文涛、朱静远、李禹彤、宫艺文等15名学生组成的跨学科团队。据团队负责人潘彦表示，该系统已完成超过54亿化合物的筛选，并收集了具有显著抗衰老潜力的候选化合物，其中4种已完成湿实验验证，可有效延长模式生物线虫的寿命并改善线粒体功能。该项技术不仅适用于抗衰老领域，其通用型算法框架还可拓展应用于抗癌药物、抗生素等研发场景。目前团队已与部分生物医药企业达成合作意向，推动技术成果转化。
图为电子科技大学医学院衰老平台的'X-Club'本科生团队及指导老师。
据悉，相关成果已申请发明专利3项，并获全国大学生医学创新大赛暨“一带一路”国际竞赛银奖。专家认为，该研究是团队在AI辅助药物研发领域中贡献的重要进展，将为发展银发经济、应对人口老龄化提供关键技术支撑。团队指导蔡红霞和黄志航表示，他们预计下一步将开展动物实验，加速推进临床转化进程。
