随着人口老龄化的增长，研究人员构建了ＳＵＮＳＨＩＮＥ框架，该模型被定义为个人、家庭、系统和社区在逆境中适应和蓬勃发展的能力，强调全人健康、跨学科协作以及对技术的战略运用，以应对不断变化的老龄人口需求。该框架还确定了利用基于科学证据的ＡＩ和机器学习技术的机会，以支持个性化的预防、治疗和护理策略。这些技术对于优化决策、改善医疗服务和提高系统灵活性至关重要。ＡＩ系统在大量数据收集、标注与分析、多模态数据集成以及复杂隐藏模式识别等方面的独特优势，有望彻底革新衰老机制研究及创新抗衰老干预策略的开发进程。尽管ＡＩ驱动领域已取得显著进展，但仍存在若干待解问题与挑战。
 

其中，伦理考量、数据隐私保护及监管框架构建是亟需攻克的核心议题，这对确保ＡＩ在药物研发中得以负责任且合乎伦理的应用至关重要。衰老细胞在多组织微环境中呈累进性蓄积，目前已被确认为年龄相关性疾病发生发展的关键病理驱动因素。值得关注的是，通过干预手段清除衰老细胞可显著改善机体生理机能；而在胚胎发育、组织损伤修复及肿瘤监视等生理过程中，衰老细胞又发挥着不可或缺的调控作用。鉴于此，系统解析衰老调控的分子网络架构，并以此为基础开发靶向衰老的干预策略以延长健康寿命，已成为当前衰老生物学与转化医学领域的研究焦点。
 

出自《细胞水平体外衰老模型的构建策略与研究进展》作者刘建玲，李双，李京。