長寿科学が基礎研究から臨床介入へと移行する重要な段階において、AIはこれまでにない核心的な役割を担っています。 それは膨大な量のデータを統合することができ、以下を含む：

遺伝子データ：全ゲノムシーケンスデータは、長寿や老化関連疾患に関連する遺伝的変異を識別できます。

臨床データ：健康診断記録、医学画像、血液検査結果など、表現型レベルの健康情報を提供します;

生活データ：ウェアラブルデバイスからの連続的な生理パラメータ、食事記録、および環境曝露データ;

オミックスデータ：エピジェネティクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオームなど;

統合されたビッグデータに基づくAIは、長寿科学技術の研究開発において革命的かつ画期的な影響を及ぼしている

新ターゲットと新メカニズムの発見：老化プロセスを駆動するキーゲノム、新タンパク質、および新シグナル経路の同定。;

薬物スクリーニングと設計：大量の化合物から最も有望な候補薬を迅速にスクリーニングし、研究開発の成功率を向上させる 出力。同時に、従来の薬の発見に必要な10～15年の時間を大幅に短縮し、研究開発コストを大幅に削減する。 個別化精密プラン作成：個体の遺伝子、臨床、オミックス、およびリアルタイムのライフスタイルデータに基づいて、各 個人向けに高度にカスタマイズされたアンチエイジングプログラムを生成し、「千人に一薬」から「千人に千薬」へのパラダイムシフトを実現する 革命