科学

面向人类健康寿命的系统方法

以 NAD+ 代谢、线粒体功能、蛋白稳态以及代谢与肾脏衰老的生物学为指引,我们在一座获授权使用的生物样本库所积累的表型与多模态数据上,训练先进的跨物种真实世界模型。

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问题

衰老是共同的风险因素

在主导晚年医学的那些疾病中,衰老是最大的单一风险因素。它们被分别研究、分别治疗;而让一个身体同时对它们全都变得易感的那个过程,被研究得少得多。

这个过程有它的形状。生理储备不是沿直线下降的,而是衰减。因此,一次足够早、作用于正确机制的干预,并不只是增加时间:它改变的是指数。我们的工作正对准这个指数。

健康寿命曲线生理储备随年龄变化的曲线。虚线是未经干预时储备的陡峭指数式下降,其周围四条更浅的点线是个体轨迹,因为没有人恰好按平均速度衰老。实线是干预之下更平缓的下降,位于所有曲线之上;它与未干预平均线之间的阴影,就是由此获得的健康寿命。曲线上方相连的节点网络,代表用于寻找此类干预的生物数据与计算。

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方法

一种系统生理学的方法

没有任何单一测量能解释衰老,因此我们不依赖任何一种。这个平台跨越完整的生命周期,也跨越物种,把基因型、分子状态与生理结局连接起来。

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    深度表型刻画

    对遗传参考群体进行覆盖整个生命周期的表型刻画,从寿命本身,到标志年龄相关衰退的代谢与肾脏表型。遗传多样性正是要点所在:正是它把一个种群变成一场实验。

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    多组学图谱

    在衰老起决定作用的组织中,构建转录组、蛋白质组与代谢组各层图谱,并把它们组织在一起,以便被一并解读,而不是逐层分开来读。

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    计算建模

    把基因型与表型连接起来的系统分析(QTL 定位与 GWAS、PheWAS、中介分析),并在整体之上应用机器学习,让任何单一分析都触及不到的关联浮现出来。

  4. 04

    跨物种验证

    结果会与人类队列交叉验证。正是小鼠与人类数据的这种无缝整合,让一个发现成为临床转化的候选,而不是某个物种特有的假象。

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    靶点验证与转化

    候选靶点进入功能验证,以及一条以组织层面生物学为基础的转化管线。

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重点

我们着手的生物学

四种机制,之所以选择它们,是因为它们可测量、可干预,并且牵涉不止一种年龄相关疾病。

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NAD+ 代谢

它把营养状态与修复耦合在一起,而其可用量在各类组织中都随年龄可测地下降。它位于大量衰老生理过程的上游,因此既是靶点,也是读数。

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线粒体功能

生物能量的产能,以及守护它的质量控制。组织衰竭的方式与其能量需求相对应,这也是它在如此多年龄相关疾病中反复出现的原因。

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蛋白稳态

蛋白质的折叠、周转与清除。它的失效是衰老组织最稳定的分子特征之一,也是最清晰的干预点之一。

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代谢与肾脏衰老

从代谢疾病到肾功能衰退的一系列表型,经纵向追踪,使分析能看到轨迹,而不只是终点。

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智能

人工智能从哪里进入

生物学提出问题:哪种组织、哪个时间尺度、哪个表型真正重要。计算则以任何实验室单凭自身都无法达到的深度与速度去回答。

没有可学之物的模型,只会产生自信的噪音;无人解读的数据集,也终究只是数据集。我们的立场是,两者必须一起建造,这正是我们与自然常数合作的逻辑。

Cornaro.ai x 自然常数

提出问题的是生物学,帮助回答问题的是数学。

合作

我们与把数据、模型或问题带到同一个课题上的学术团队、临床队列和产业伙伴合作。