장수 과학이 기초 연구에서 임상 개입으로 나아가는 핵심 단계에서 AI는 전례 없는 핵심 역할을 하고 있습니다. 대량의 데이터를 통합할 수 있으며, 다음과 같은 내용을 포함합니다:

유전자 데이터: 전장 유전체 시퀀싱 데이터로 장수 및 노화 관련 질환과 연관된 유전적 변이를 식별할 수 있습니다.

임상 데이터：검진 기록, 의학 영상, 혈액 검사 결과 등, 표현형 수준의 건강 정보를 제공합니다. 

생활 데이터: 웨어러블 기기에서 수집된 지속적인 생리학적 매개변수, 식이 기록 및 환경 노출 데이터.

오믹스 데이터: 에피제노믹스, 프로테오믹스, 메타볼로믹스, 미생물 오믹스 등을 포함합니다. 

통합된 빅데이터를 기반으로 AI가 장수 기술 연구 개발에 미치는 영향은 혁명적이고 획기적입니다. 

새로운 표적과 새로운 메커니즘 발견: 노화 과정을 주도하는 핵심 유전자, 새로운 단백질 및 새로운 신호 전달 경로를 식별합니다. 

약물 스크리닝 및 설계: 해양 화합물 중에서 가장 잠재력 있는 후보 약물을 신속하게 선별하여 연구 개발 성과를 높입니다. 전력. 동시에, 전통적인 약물 발견에 필요한 10-15년의 시간을 크게 단축하고 연구 개발 비용을 극대적으로 절감한다. 개인 맞춤형 정밀한 계획 수립: 개인의 유전자, 임상, 오믹스 및 실시간 생활 방식 데이터를 기반으로 각 개인 맞춤형 노화 방지 솔루션을 생성하여 "천인일약"에서 "천인천약"으로의 패러다임을 실현합니다. 혁명