在长寿科学从基础研究迈向临床干预的关键阶段，AI正扮演着前所未有的核心角色。 它能整合海量的数据，包括如下：

基因数据：全基因组测序数据，可识别与长寿和衰老相关疾病相关的遗传变异。

临床数据：体检记录、医学影像、血液检查结果等，提供表型层面的健康信息。 

生活数据：来自可穿戴设备的连续生理参数、饮食记录以及环境暴露数据。 

组学数据：包括表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学等。 

基于整合的大数据，AI在长寿科技研发中的影响是革命性突破性的： 

新靶点与新机制发现：识别驱动衰老进程的关键基因、新蛋白和新信号通路。 

药物筛选与设计：从海量化合物中快速筛选出最有潜力的候选药物，提高研发成 功率。同时，将传统药物发现所需的10-15年时间大幅压缩，并极大降低研发成本。 个体化精准方案制定：基于个体的基因、临床、组学和实时生活方式数据，为每 个人生成高度定制化的抗衰老方案，实现从“千人一药”到“千人千药”的范式 革命