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最神秘的抗衰老公司究竟在研究什么?听听首席研究员的采访
2020-09-15 08:16    来源: 未知      点击:

  本周进行的ARDD 2020,可谓是抗衰老领域的顶级峰会,你所知道的业界大佬几乎都参与其中()。谷歌旗下的抗衰老科技公司Calico(全称California Life Company),自然不会缺席。这家公司自成立以来就一直同时保持着高调和神秘,一方面频繁传出获得15亿美金投资和正在试图使用裸鼹鼠破解衰老的秘密这种大新闻;一方面又鲜少公开自己的科研进展,结果直到今天外界对这家公司的认识,都还停留在裸鼹鼠豪华养殖基地上。

  Calico的首席研究员Adam Freund在出席本次会议前,接受了Longevity.Technology的采访,少见的对媒体介绍了目前Calico的工作进展和未来计划。(本篇推送为时光派对该采访的翻译)

  我们的首要目标是开发能够延缓衰老的干预措施,但要测试此类干预措施是否有效,我们首先要能测量衰老程度。这说起来容易做起来难,关于寿命,我们了解的信息依旧匮乏。随着年龄的增长,分子和细胞会发生变化,但我们并不清楚哪些变化是影响最大的。我们想要检测生理衰退的各个方面,尽管已经为此花费很多的时间和精力,目前的结果依然不太精准。为了解决这些问题,我们耗费了大量精力来研发新的工具和分析方法,来量化小鼠模型的生理衰退。我们强调的是这个研究系统自动化、纵向监测和多维度的时间序列分析特点。

  在干预方面,我的实验室关注的一个方向是胰岛素样生长因子(IGF)信号。降低IGF信号是目前已知测试最多的抗衰老干预手段。当然,这方面的研究也存在许多问题,比如剂量限制毒性、内分泌反馈、缺乏生物标记等等。但我们认为这是一种可行的治疗策略,关于这一点我将在会议上谈到。

  我们使用远系繁殖的老鼠进行干预试验,这点挺令人激动的。在某种程度上,这种老鼠比近亲繁殖的拥有更多的变异性(尽管有些变异性可以通过我上面提到的纵向监测减少)。现在的期刊上有很多研究结果都是不能被重现的,我认为这其中很大一部分原因就是缺乏普遍性。换句话说,在完全相同的实验条件下,你可以反复得到同样的结果,但只要稍微改变一下实验条件,结果就会有所不同。

  对于小鼠研究来说,品系背景是一个重要的实验条件,我们担心这些单一的纯合子基因型小鼠身上的实验结果没有足够的普遍性,而使用远系繁殖的老鼠帮助我们避免这一问题。

  你曾说过你收到过最好的建议是“尽快学会失败”——你有把这一建议运用到你在Calico的长寿研究中吗?

  谷歌上怎么什么都有!在科学领域,这句话意味着尽可能快地切入关键,而不要以探索的名义绕着关键问题打转。举个例子,我们第一次开始研究PAPP-A(妊娠相关血浆蛋白)时,就直接测试了它最基本的调节IGF信号能力。实验的结果证实了PAPP-A确实具有这种能力,所以我们决定继续这个项目,但如果结果相反,我们就会立马停止,转去研究其他的项目。

  衰老表现在生物组织的各个层面(即分子、细胞、组织、器官、器官系统和生物整体),衡量每个层面的衰老都有利有弊。分子和细胞数据帮助我们理解机制,并且可以把我们引向新的治疗靶点,但我们很难了解这些效果是否真正与生物整体相关。器官层面和生理层面的数据虽然与健康直接相关,但我们很难从中梳理出具体的机制。这些数据对我们测试假定的靶点有利,却无法引导我们发现新的靶点。由于缺乏尖端技术,以及测试假定靶点的速度不理想,我的实验室正开发测量生物整体衰老水平的有效工具。

  无论表型如何(例如细胞水平或生理水平),我都倾向于采用多维方法来测量衰老的不同方面。任何一种,甚至一组生物标志物,都很难展现人体系统的复杂性,因此,如果我们只关注于一小部分标志物,就会有陷入古德哈特定律的风险,就是说,当一标志物种成为了你的干预目标时,它就不再是好的标志物了。而同时查看人体系统的各个组成部分可以帮助我们避免过度强调任何特定的端点。

  你有把你研究衰老的信号网络(关注随年龄变化的生物层面表型)运用到你在Calico的工作中吗?它有效吗?

  当然。正是这个网络推动了上述自动表型平台的发展。我们对细胞和分子数据也使用了概念类似的方法,最终的目标是合并来自生物组织的多层数据。我们目前正在使用这些平台来评估、比较、对比假定的衰老干预措施。

  过去的五年里,我都一直在研究PAPP-A,我觉得它是个有趣的靶点。随着大家开始关注衰老细胞、NAD和mTOR等新领域研究,IGF信号似乎正在渐渐失宠,但抑制IGF信号仍然是目前细胞和动物模型中最有效衰老干预措施。如果我们在蠕虫、苍蝇或小鼠中发现的结果可以应用于人类,哪怕只是一小部分,或许都能延长人类的寿命和健康期。

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