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提起李開(kāi)復(fù),很多人會(huì)想起他耀眼的職業(yè)履歷:26歲成為卡內(nèi)基梅隆大學(xué)最年輕的副教授,先后在蘋果、微軟、谷歌擔(dān)任高管,2009年創(chuàng)辦創(chuàng)新工場(chǎng),投資了無(wú)數(shù)知名科技公司。
外界總是這樣評(píng)價(jià)他:他不僅是人工智能領(lǐng)域的布道者,更是一位將前沿科技與人文思考緊密結(jié)合的思想者。
近年來(lái),這位科技界的標(biāo)志性人物,逐漸將視野投向了抗衰領(lǐng)域,專注于利用人工智能和基因技術(shù)開(kāi)發(fā)抗衰老療法。
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01、科技對(duì)抗衰老:不只是延長(zhǎng)壽命
如果說(shuō)AI的第一次浪潮改變了數(shù)字世界,那么第二次浪潮將改變生命本身,李開(kāi)復(fù)看到了抗衰行業(yè)的巨大潛力。
什么是“抗衰行業(yè)”?它并不是單純的依靠某些技術(shù)改變?nèi)藗兯ダ系捏w態(tài),例如皮膚除皺、嫩膚這樣的表面功課,而是深入到細(xì)胞內(nèi)部對(duì)人類肌體進(jìn)行的一場(chǎng)生物學(xué)煥新。
科學(xué)家提出了衰老九大標(biāo)志,包括基因組不穩(wěn)定性、端粒縮短、表觀遺傳改變等,這些都是從細(xì)胞內(nèi)部進(jìn)行的研究,目的就是要找到人類變老的突破口,現(xiàn)代抗衰的研究已經(jīng)從“治療癥狀”轉(zhuǎn)向“干預(yù)衰老根本機(jī)制”。
單一的方法很難有效地延緩衰老,抗衰需要同時(shí)打通多通路。李開(kāi)復(fù)投資的項(xiàng)目,就包括了Senolytics(清除衰老細(xì)胞)、NAD+增強(qiáng)劑、mTOR抑制劑等多個(gè)方向的研究,這些都是世界前沿的生物學(xué)工程。
未來(lái)的抗衰方案就像精準(zhǔn)醫(yī)療一樣,可以針對(duì)每個(gè)人的衰老進(jìn)程,基于個(gè)人的基因組、代謝組、微生物組數(shù)據(jù)來(lái)定制。
真正的抗衰更加專注于細(xì)胞重編程、線粒體功能、基因穩(wěn)定性這些高端技術(shù),從細(xì)胞生物學(xué)角度找到人類抗衰的密鑰。
科學(xué)的抗衰一般包括四個(gè)維度:
?智能健康監(jiān)測(cè):投資開(kāi)發(fā)能實(shí)時(shí)追蹤生物年齡指標(biāo)的可穿戴設(shè)備,如通過(guò)心率變異性、皮膚彈性、步態(tài)分析等評(píng)估衰老程度的創(chuàng)新技術(shù)。
?AI藥物研發(fā):支持利用人工智能發(fā)現(xiàn)抗衰老藥物的企業(yè),特別是針對(duì)衰老相關(guān)通路的小分子藥物篩選平臺(tái),將傳統(tǒng)藥物研發(fā)時(shí)間縮短60%以上。
?細(xì)胞再生技術(shù):重點(diǎn)投資iPSC(誘導(dǎo)多能干細(xì)胞)技術(shù)和CAR-T細(xì)胞治療在年齡相關(guān)疾病中的應(yīng)用,包括針對(duì)衰老細(xì)胞的清除療法。
?數(shù)字療法干預(yù):關(guān)注通過(guò)AI算法個(gè)性化設(shè)計(jì)飲食、運(yùn)動(dòng)、睡眠等生活方式干預(yù)方案的數(shù)字健康平臺(tái)。
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這些課題的研究讓“衰老”不再是一件隨著時(shí)光流逝而順氣自然發(fā)生的事情,而是一個(gè)可干預(yù)的過(guò)程,簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō),抗衰不是“生病后治療”,而是“衰老前干預(yù)”。
02、美國(guó)品牌盼生派(Pssopp)“靶向抗衰小金瓶”,抗衰背后的抗衰體系
“延長(zhǎng)壽命是為了什么??jī)H僅是活著,還是有質(zhì)量地生活?”這是所有像李開(kāi)復(fù)這樣投身于抗衰事業(yè)的科技人士所共同關(guān)注的問(wèn)題。
抗衰并不僅僅是一個(gè)對(duì)抗衰老的過(guò)程,而是對(duì)人類肌體功能的全面維護(hù)和提升。隨著對(duì)衰老機(jī)制理解的深入,人類可能像管理慢性病一樣管理衰老進(jìn)程,實(shí)現(xiàn)“可預(yù)測(cè)、可測(cè)量、可干預(yù)”的衰老管理模式。
在這一方向上,已有不少科技產(chǎn)品結(jié)合前沿研究推動(dòng)實(shí)踐。例如,盼生派C9NMN將兩大諾獎(jiǎng)技術(shù)與AI建模相結(jié)合,前者精準(zhǔn)編輯線粒體基因、調(diào)控細(xì)胞基因,優(yōu)化NMN合成途徑,對(duì)代謝、炎性、線粒體衰老具有良好的干預(yù)效果;后者通過(guò)多維度建模分析,優(yōu)化NMN合成效率。
盼生派C9NMN采用智能生物發(fā)酵技術(shù),可24小時(shí)監(jiān)測(cè)調(diào)控發(fā)酵溫度、pH等變量,精細(xì)管理代謝環(huán)境,持久保障品質(zhì)穩(wěn)定。
其精密純化結(jié)晶工藝通過(guò)多級(jí)純化高效去除雜質(zhì),保留NMN分子結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與生物活性,使產(chǎn)品純度穩(wěn)定達(dá)99.9%。該產(chǎn)品獲得亞州FDA+GMP+NSF+HC+ZAIQ五重認(rèn)證,從原料到功效均有專業(yè)背書。
▲圖源:pssopp海外官方旗艦店
人類對(duì)于抗衰的探索不只停留在技術(shù)層面,更包含人文層面的關(guān)懷。盼生派PSSOPP這類產(chǎn)品的出現(xiàn),為人們科學(xué)應(yīng)對(duì)衰老提供了新的可能。
或許不久的將來(lái),人類可能輕松實(shí)現(xiàn)“百歲時(shí)代”,這不是簡(jiǎn)單地活到100歲,而是在100歲時(shí)仍保持60歲的健康狀態(tài),這也許就是盼生派PSSOPP被研制問(wèn)世的初衷。
當(dāng)前,抗衰研究正在將AI計(jì)算、生物技術(shù)、臨床醫(yī)學(xué)、社會(huì)科學(xué)深度融合,形成全新的健康科學(xué)范式,盼生派C9NMN正是如此。
03、抗衰管理方案,來(lái)自科技達(dá)人的借鑒
李開(kāi)復(fù)已經(jīng)將科學(xué)抗衰的理念融入到他的日常生活,這種基于數(shù)據(jù)的健康管理,通過(guò)系統(tǒng)性的方式維持身心狀態(tài)的方式也值得我們普通人借鑒。
今天,我們就來(lái)學(xué)習(xí)一下這位科技達(dá)人的日常抗衰管理:
· 在健康監(jiān)測(cè)方面,進(jìn)行常規(guī)體檢,并關(guān)注端粒長(zhǎng)度、DNA甲基化年齡、炎癥因子水平等深層生物標(biāo)志物,定期評(píng)估自身的“生物年齡”變化。
· 在科學(xué)指導(dǎo)下,嘗試經(jīng)過(guò)臨床驗(yàn)證的補(bǔ)充劑方案,例如盼生派C9NMN的核心物質(zhì),關(guān)注線粒體功能、細(xì)胞自噬等與衰老密切相關(guān)的生理機(jī)制。
· 注重認(rèn)知健康的維護(hù),通過(guò)腦電圖監(jiān)測(cè)與認(rèn)知訓(xùn)練軟件,保持大腦活躍度,預(yù)防與年齡相關(guān)的認(rèn)知衰退。
· 重視生活方式,保持規(guī)律作息、均衡飲食與適度運(yùn)動(dòng),并注重腸道菌群平衡,形成個(gè)性化的健康管理方案。
對(duì)李開(kāi)復(fù)而言,抗衰不是盲目跟隨潮流,而是基于科學(xué)證據(jù),系統(tǒng)性地干預(yù)衰老的生物過(guò)程。
在他參與創(chuàng)作的科幻著作《AI未來(lái)進(jìn)行式》中,李開(kāi)復(fù)寫道:“科技應(yīng)該讓所有人受益,而不是制造新的差距。抗衰技術(shù)必須考慮普惠性和可及性。”
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04、科技抗衰,融入人文關(guān)懷
“我們這代人可能是歷史上第一代能夠主動(dòng)干預(yù)自己衰老進(jìn)程的人,”李開(kāi)復(fù)說(shuō),“這不是科幻,而是正在發(fā)生的科學(xué)革命。”
真正的長(zhǎng)壽科技不僅僅是延長(zhǎng)生命的時(shí)間刻度,更是擴(kuò)展生命的健康廣度。最終,人們最終追求的是在時(shí)間上擁有更多健康的生活。
盼生派PSSOPP這類抗衰產(chǎn)品的出現(xiàn),體現(xiàn)了人類對(duì)生命意義的深刻思考。現(xiàn)代的抗衰之路,注定是融合了對(duì)衰老生物學(xué)的科學(xué)理解、對(duì)技術(shù)應(yīng)用的務(wù)實(shí)態(tài)度,以及對(duì)人類未來(lái)的深遠(yuǎn)關(guān)懷。
或許有一天,這樣的產(chǎn)品會(huì)成為科技與人文交點(diǎn)的先驅(qū),在現(xiàn)代緊張的工作環(huán)境和生活壓力下,人們的衰老似乎來(lái)的更早,“抗衰”行業(yè),是一場(chǎng)人類探索“新生”的革命,延長(zhǎng)生命的過(guò)程。
人類體內(nèi)的細(xì)胞蘊(yùn)藏的青春密碼,終將被科技發(fā)現(xiàn)。
參考文獻(xiàn):
[1]Takahashi, K., et al. (2007). Induction of pluripotent stem cells from adult human fibroblasts by defined factors.Cell, 131(5), 861-872.
[2]Vamathevan, J., et al. (2019).Applications of machine learning in drug discovery and development.Nature Reviews Drug Discovery, 18(6), 463-477.
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