该报纸（Yang Chen Reporter），Xian Bo研究团队，电子科学与技术大学衰老中心的研究人员，疾病控制与预防中心的流行医院神经病学团队神经病学系的研究团队。抗衰老药物的研究和开发中的科学主题。相关结果可以在细胞衰老中找到。尽管已经确定了几个重要的分子目标，这些目标与有用寿命的调节密切相关，例如MTOR，围绕这些目标进行的抗衰老药物的研究和开发通常面临更高的失败率。这主要是由于衰老本身是一个非常复杂且多重生物学过程的事实。已经发现，我的策略目标通常很难完全涵盖其多维监管网络，并很容易限制效果。y治疗。近年来，由表型推广的药物发现策略（PDD）引起了新的关注，并显示出对复杂疾病的研究潜力。尽管PDD不取决于对目标的先前知识，但它具有通过观察一般生物学表型的变化并识别多个目标的分子来检测活性化合物的自然优势，这些分子为治疗由多效应器驱动的复杂疾病提供了创新的途径。这项研究将详细研究如何在特殊数据集中有效地进行特征工程，例如抗衰老的化合物稀缺和高噪声。基于综合学习，研究人员分析了Togeneral术，局部化学环境和化合物药物区域的特征，结合了与抗衰老表型相关的特性的重要性，从而表达了更具体的特征在检测抗衰老化合物的任务中，iStics显着增加了分子手指痕迹的识别和实用性。研究人员选择了一系列由美国药物和食品管理批准的自然活性化合物，中国传统草药化合物和药物数据库的候选化合物，并对六种主要化合物进行了详细测试。测试的结果表明，这六种化合物可以通过热休克在应力条件下延长模型线虫的保质期，并且四种化合物（Berrykinona，berrykinona，cerrysaponin vi，Medison和cerrysan）cand体延伸了Nematodes.masu的健康有用寿命。这项研究不仅研究了基于表型的药物发现策略的独特优势和广泛的观点，以解决需要由多个目标调整的调节的高度复杂的生物系统，而且还提出了功能性EN的创新方法为解决抗衰老化合物的分散数据问题而进行的Gineering，这使得很难。该方法提供了技术支持，以提高候选分子的效率和精度，并为抗衰老药物的未来研究和开发提供了宝贵的理论和方法。相关文档中的信息：https：//doi.org/10.1111/ace.70116