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00 路标 在#65期先导篇中，我们了解了14个衰老标志。其中有一个标志处在整个系统的核心位置，那就是细胞衰老。 它既是上游损伤的结果，又是下游慢性炎症、干细胞耗竭、组织纤维化的驱动者。可以说，清除衰老细胞，是抗衰老干预中性价比最高的切入点之一。 今天，我们来搞清楚两件事：衰老细胞为什么有害，以及AI正在如何让清除这件事变得更精准。 01 衰老细胞：不死，但有害 1.1 关于细胞 细胞是构成人体的基本单位。人体由约37万亿个细胞组成。 每个细胞都能独立完成一系列生命活动：摄取营养、产生能量、合成蛋白质、排出废物、响应外界信号。 细胞通过分裂产生新细胞，替代受损或死亡的细胞，维持组织的更新和修复。 1.2 细胞衰老损伤 细胞在遭受DNA损伤、氧化应激或端粒磨损后，会启动一种应激响应程序：永久停止分裂。这是身体防止受损细胞癌变的一种防御策略，也是细胞衰老的起点。 问题在于，这些细胞停止分裂，却没有死。 它们保持代谢活性，持续向周围环境释放炎症因子、趋化因子和蛋白酶。这些分泌物有一个专门的名称：衰老相关分泌表型（SASP）。 SASP的后果是什么？它会损伤周围的正常细胞，诱导它们也进入衰老状态，把衰老信号在组织内扩散。在年轻时，免疫系统能有效识别并清除这些衰老细胞。但随着年龄增长，免疫监视能力下降，衰老细胞开始在组织中积累。 衰老细胞是14项衰老标志中一个特殊的节点：它由上游损伤触发，又向下游多个衰老标志输出损伤。这就是为什么它常被通俗地称为僵尸细胞，因为它虽不再执行正常功能，却持续损伤周围组织，从而驱动多种老年病的发生。 1.3 识别衰老细胞的标志物 要清除这些积累的衰老细胞，首先得能识别它们。 衰老细胞有两个核心特征：永久停止分裂，以及持续释放炎症因子（即SASP）。标志物就是用来捕捉这两个特征的分子信号。 理想的标志物应该只在衰老细胞中表达，在正常细胞中不表达或低表达。但要识别一个细胞是否衰老，并不容易。根本原因在于衰老细胞本身具有高度异质性，不同组织、不同诱因产生的衰老细胞，其表面标志物和分泌特征都不相同。目前还没有任何一个标志物能完美满足这个条件。 最常用的两个标志物是p16和p21，它们是细胞周期抑制蛋白，功能是阻止细胞继续分裂。但问题在于，p16和p21标记的往往不是同一批细胞。一个细胞可能p16阳性但p21阴性，另一个反过来。这两个标志物并不指向同一种衰老状态。 更棘手的是，这两个标志物在正常细胞中也会出现。比如巨噬细胞中p16的表达就很高，肾脏细胞在缺血后也会短暂表达p16。因此单独检测p16或p21，无法确认一个细胞就是衰老细胞，这两个标志物也因此不能作为可靠的识别依据。 1.4 需要清除的是哪一类 尽管识别困难，清除衰老细胞仍然是抗衰老研究中最受关注的策略之一。如果能把这一标志控制住，下游的慢性炎症、干细胞耗竭、组织纤维化都有可能被同步缓解。 但需要区分的是，衰老细胞并不总是有害的。在伤口愈合和抑制肿瘤的早期阶段，短暂出现的衰老细胞是身体防御机制的一部分。真正需要清除的，是那些随着年龄增长、在组织中长期积累并持续释放炎症信号的病理性衰老细胞。 而目前的问题是，我们还没有可靠的工具来准确区分这两类细胞。这个识别难题，直接影响了后续所有清除策略的精准性。 但识别困难并不意味着清除研究无法推进。当前的研究策略是：先在细胞和动物模型中，用功能实验验证一种药物能否选择性杀死衰老细胞，再反过来分析这些细胞的特征，寻找更可靠的标志物。 这种先验证效果、再回溯特征的路径，在药物研发中被称为表型药物发现（PDD）。它与传统的先定义靶点、再找药的路径并行存在。对于靶点尚不清晰的衰老细胞领域，这是一条更务实的路径。 02 现有的清除武器：第一代senolytics 目前，清除衰老细胞的药物策略有一个专门的名称：senolytics，即选择性诱导衰老细胞凋亡的药物。 2.1 D+Q的现状 目前研究最充分的组合，是达沙替尼（Dasatinib）加上槲皮素（Quercetin），简称D+Q。达沙替尼是一种已获批的肿瘤靶向药，槲皮素是一种天然植物多酚，两者联合能够选择性清除多种类型的衰老细胞。 D+Q已经在多个适应症中进入临床试验，这些适应症的共同特征是：衰老细胞的积累，在疾病进展中扮演了驱动角色： • 阿尔茨海默病风险人群：一项针对55岁以上、有阿尔茨海默病生物标志物阳性老年人的开放标签试验（ALSENLITE），评估D+Q对认知和运动功能的影响，目前仍在进行中。 • 多发性硬化：一项I期试验正在评估D+Q对继发进展型多发性硬化患者身体和认知功能的影响，受试者每两周口服一次，持续三个月。 • HIV感染者衰弱干预：一项II期双盲随机试验（IPACE-HIV）已启动，测试D+Q对50岁以上HIV感染者衰弱状态的改善效果，衡量试验成功与否的核心指标是安全性和身体功能。 在中国，瑞初医药的RC017于2026年3月获得FDA新药临床试验批准。RC017以衰老本身为核心干预靶点，通过多维度调控衰老细胞发挥作用。这是中国抗衰老创新药首次获得FDA临床批准。 2.2 D+Q的局限性 D+Q的组合并非完美。达沙替尼本身是一种肿瘤靶向药，具有已知的血液学和心肺毒性风险。2026年发表在《PNAS》上的一项研究指出，D+Q在健康小鼠中会导致中枢神经系统白质损伤，提示其临床广泛使用需要谨慎。 此外，不同组织中的衰老细胞并不相同。它们来源不同、表面标志物不同、分泌的物质也不同。单一药物组合难以覆盖所有类型。 这也意味着，需要更精准、更多样化的清除策略。 2.3 其他在研新药 D+Q是研究最充分的组合，但不是唯一在推进的senolytics。目前已有多个不同机制的候选药物进入临床或临床前阶段： • Navitoclax：靶向衰老细胞中上调的抗凋亡蛋白，已在特发性肺纤维化和骨髓纤维化中进入临床试验。主要局限是会导致血小板减少。 • 非瑟酮：一种天然黄酮类化合物，已在轻度阿尔茨海默病、乳腺癌幸存者身体功能改善等方向开展临床试验。它的优势是安全性较好，但清除效率不如D+Q。 • UBX1325：靶向血管内皮中的衰老细胞，已在糖尿病性黄斑水肿中完成I期试验，但在年龄相关性黄斑变性的II期试验中未达主要终点。 这些候选药物面临的核心挑战与D+Q类似：如何在清除病理性衰老细胞的同时，不损伤正常细胞和组织。 2.4 领域性瓶颈 这些候选药物面临的共同挑战，还不只是药物本身的问题。整个领域有一个更底层的障碍：目前还没有可靠的生物标志物来准确识别和量化衰老细胞。 衰老细胞并非一种统一的状态。不同组织、不同来源的衰老细胞，表面标志物和分泌特征都不相同。目前常用的标志物如p16和p21，在其他正常细胞中也有表达，无法作为可靠的识别依据。这意味着，研究者既无法在治疗前筛选出真正能从senolytics中获益的患者，也无法在治疗后准确衡量衰老细胞是否被有效清除。 这个诊断工具的缺失，是senolytics走向临床的核心瓶颈之一。 03 AI如何介入：从找到更多到更准 AI在这一领域的介入，可以从三个层面来看：加速新senolytics的发现、优化清除工具的精准性、以及在计算机中先模拟干预效果。 3.1 AI加速新senolytics的发现 2023年，Smer-Barreto等人发表了一项里程碑式的研究. 他们用机器学习模型，从已有的药物筛选数据中，学习衰老细胞的化学特征，然后在大型化合物库中进行虚拟筛选，最终鉴定出三种具有senolytic活性的化合物：银杏黄素、杠柳毒苷和欧夹竹桃苷。其中欧夹竹桃苷的效力超过了已知的最佳同类药物。 这项研究的突破性在于，它证明AI可以从规模小、数据质量不高的筛选数据中提取有效信号，克服了传统高通量筛选成本高、周期长的局限。 2026年，伦敦帝国理工学院的研究团队进一步验证了这一方向。他们发现，一种简单的分类回归树算法在筛选senolytics时，比复杂的深度学习模型更稳定，在化学结构差异较大的分子上达到了21%的命中率。在虚拟筛选中，这个数字已经显著高于传统高通量筛选的命中率。这说明，在药物筛选这种数据稀缺、异质性高的场景中，AI模型的选择比模型的复杂度更重要。 3.2 AI优化清除工具的精准性 上海交通大学李真团队提供了一个新思路。 他们用机器学习优化碳纳米材料的设计，构建了一类碳量子点（纳米级的碳材料）。这些碳量子点在衰老细胞特有的低NAD⁺（与能量代谢相关的分子）环境中荧光增强，可以实现对衰老细胞的可视化识别；在光照条件下产生活性氧，选择性清除衰老细胞。 在细胞模型和动物实验中，这一策略验证了高效清除衰老细胞并促进组织修复的能力，且对正常细胞损伤较小。 这代表了一种不同于传统药物的思路。不是找到一种分子去杀死衰老细胞，而是设计一种材料，让它只对衰老细胞的代谢特征做出反应。AI在这个过程中，负责预测什么样的碳结构能最有效地实现这种选择性。 3.3 AI在计算机中模拟衰老和干预 英矽智能在2026年8月发布了虚拟衰老细胞平台的预览版。该平台将生物学年龄作为核心变量，模拟细胞从年轻到衰老的动态过程，并预测药物干预对细胞命运的影响。 简单说，它的逻辑是：先在计算机中模拟一种干预方案对衰老细胞的影响，筛掉效果不理想的候选方案，只把最有把握的送进实验室验证。这样可以在进入昂贵的实验环节之前，大幅减少需要测试的方案数量。 3.4 未来的时间线 首款专门针对衰老细胞的senolytics药物，业内较为一致的预期是在未来5到10年内才有可能获批上市。 这个时间判断有两个变量。 • 技术加速：AI正在压缩候选分子的发现周期，衰老细胞识别方法的研究也在推进，这些进展可能让临床验证比预期更快。 • 监管框架：目前监管机构仍将衰老排除在适应症之外。瑞初医药的RC017就是一个例子：它以衰老细胞为干预靶点，但申报的临床适应症是干眼症，因为衰老本身无法作为适应症提交申请。如果未来几年开始接纳生物学年龄作为临床试验的替代终点，审批路径会被大幅缩短。 这两个变量中，任何一个发生变化，时间线都可能被改写。但截至目前，两者都还没有出现根本性突破。 04 与你我有关 4.1 药物的现状 目前，清理衰老细胞药物，还远未到普通人能用的阶段。 需要明确的是，截至目前，全球没有任何一款以清除衰老细胞为适应症的药物获批上市。有些用于延缓衰老的药物，是针对老年病或是以膳食补充剂的身份进入市场。 （#63期：AI健康老去｜药物篇：新药研发的AI精准制导） D+Q组合是已获批的肿瘤药物和膳食补充剂的组合使用，而不是专门为抗衰老开发的药物。其他senolytics候选药物，也大多处于临床前或早期临床阶段。 至今，全球还没有任何一款抗衰药物在降低死亡风险这个硬终点上展现出阳性证据。一个曾被视为senolytics赛道标杆的企业，其核心管线在IIb期未达主要终点后已终止研发。 这个领域仍然充满不确定性。 4.2 科学的生活方式 在药物可及之前，有明确科学证据支持的生活方式干预，可以影响衰老细胞的积累速度： • 热量限制： CALERIE试验是这方面最强的人体证据。为期两年的减少25%的热量摄入，使循环衰老细胞标志物降低了3.3%至6.5%。 减少25%热量摄入，大约相当于每餐吃到七分饱就停。执行上不需要一步到位，可以先从减少10%的摄入量开始，让身体逐步适应；把一半白米饭换成燕麦、杂豆或红薯，先吃蔬菜再吃蛋白最后吃主食，都能在不用刻意计算热量的情况下自然降低摄入。 • 运动：研究表明运动能有效抑制衰老细胞的积累，但不同运动方式对衰老细胞的清除效果不同。 高强度间歇训练（HIIT）的效果最突出。一次HIIT后24小时内，年轻男性肌肉中衰老细胞的关键标志物水平显著下降，而且原本衰老细胞越多的肌肉，清除效果越明显。 有氧运动（快走、慢跑、骑行）和力量训练同样有益，但作用机制不同。有氧运动侧重改善线粒体功能和代谢，力量训练侧重维持肌肉质量和蛋白质稳态。 三者结合效果更好。 • 间歇性禁食和富含多酚的饮食：动物模型显示，间歇性禁食，以及多吃富含非瑟酮和槲皮素的食物，可以激活细胞自身的清理机制，加速受损蛋白质和细胞器的回收，从而减少衰老细胞负担。 具体来说，间歇性禁食可采用16+8方式，每天把进食时间压缩在8小时内。富含非瑟酮和槲皮素的食物，常见的有草莓、苹果、洋葱、羽衣甘蓝、绿茶等。 这三种干预的力度不同，但方向一致：降低细胞的代谢负担，给清理系统留出空间。 这些干预的共同机制，是让细胞从合成模式切换到清理模式，增强细胞自身的清理能力，同时改善免疫系统对衰老细胞的识别和清除效率。 在有效药物上市之前，我们普通人能做的，就是通过生活方式的主动干预，降低衰老细胞的积累速度，这也是目前唯一有科学依据的可行路径。 4.3 可及性的公平问题 如果首款senolytics药物最终获批，它会不会是一个普通人能负担的选项？ 目前来看，这个领域的主要投入来自商业资本，而针对衰老本身的适应症在监管上尚未被承认。这意味着，即使未来药物上市，它的定价和可及性也将面临与现有抗衰老干预类似的公平性问题。 05 结语 衰老细胞是14个衰老标志中一个特殊的节点：它由上游损伤触发，又向下游多个衰老标志输出损伤。清除它，理论上可以同时缓解慢性炎症、干细胞耗竭和组织纤维化。 AI正在让这件事变得更可行。它加速了新senolytics的发现，设计了更精准的清除工具，并在计算机中模拟干预效果。但距离真正安全、有效、可及的药物，还有相当长的路要走。 下一期，我们先看看人体系统是如何协同运转的，这是理解后续所有修缮篇的基础。之后，我们将讨论人体系统的另一个修缮方向：骨骼与关节。AI如何介入骨再生和关节修复，我们下期继续。 （作者声明：本文由作者确定核心观点与文章架构，负责文稿撰写及最终定稿，DeepSeek协助素材收集、草稿片段生成及问题证辩。文中信息与数据基于截至2026年8月的公开资料。文中武术剪影插图由作者构思，豆包AI协助生成。）