长生不老？深度学习或许可以帮你实现

每隔一段时间，你都会遇到一位既有梦想，又全身心投入的企业家。这是我几周前在维也纳的先锋会议上获得的经验，当时我与Insilo Medicine创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov进行了会面。在会面中，他介绍了如何用一套深度学习的人工智能工具来抵抗衰老。他还告诉我可以实现长生不老，因为我足够年轻，能够从他正在开发的技术中获益。

坦率地说，我对此是非常怀疑的（尤其是在深度学习被滥用的时候），但在和他交流之后，我认为人类也许真的能够掌握和控制衰老。

这种对公司使命的信念也反映在今天的多份声明中。该公司今天宣布已完成一轮战略融资，此轮融资由中国综合研发服务平台药明康德以及新加坡淡马锡子公司Peter Diamandis旗下的BOLD Capital和Pavilion Capital所领投。此外，该公司还宣布了与药明康德的战略合作伙伴关系，以后，Insilico的发明将由药明康德进行测试。根据Crunchbase，这一轮融资的条款尚未披露，但Insilo此前已从投资者那里筹集了1400万美元的融资。

为了了解该公司的技术，我们需要更多地了解治疗学是如何发展的。在制药公司使用的经典模型中，研发实验室的科学家在寻找潜在的治疗成分的同时，会研究自然存在的分子。当他们找到一种可能成为候选成分的分子时，他们就会开始一系列的测试，以确定这些分子的治疗效果（并获得FDA的批准）。

Insilo所做的并不是推进这一过程，而是实现逆反。该公司从一开始就有一个最终的目标，比如说阻止衰老，然后使用深度学习算法工具箱来重新设计理想的分子。这些分子可能在世界上任何地方都不会存在，但可以在实验室中“制造”。

该公司的关键基础技术是所谓的GANs，即具有强化学习功能的生成对抗性网络。在高层次上，GANs包括一个创造新产品（在本例中是分子）的神经网络“生成器”，以及一个分类新产品的判别器。然后，这些神经网络会随着时间的推移而采用，以便更有效地相互竞争。

GANs已经被用来制作看起来几乎真实的假照片，即使这些照片从未被拍摄过。Zhavoronkov表示，也许有一天，我们也可以制造出临床病人数据。这种方法可以在保护病人隐私的同时提供更多的数据。

尽管Zhavoronkov有着征服衰老的大胆梦想，但如今，该公司更广泛地专注于创造一批新的分子，这些分子可以提供新的治疗方法。而作为该公司新的战略合作伙伴，药明康德将采取这些新分子，并测试它们在实际临床环境中的有效性。

随着公司技术的发展，Zhavoronkov希望提供一种“长寿即服务”引擎，可以通过深度学习来推动全球长寿研究。这意味着该公司将会为研究人员提供一个平台，来寻找新的分子，确定哪些分子可能是最有前途的治疗方法，然后将它们投入到临床试验，用于实际的临床实践。

虽然Zhavoronkov是首席执行官，但他的首要身份是一名研究员。他在领导一个由52名研究人员组成的实验室的同时，还广泛发表了他和团队的发现。他希望，这一团队正在进行的基础研究能够被商业化地转化为工业，并最终被世界上最大的制药巨头收购。

虽然现在可能还为时尚早，但Zhavoronkov对Insilo阻止衰老的潜力抱有很大的野心。即使这些梦想很难实现，但沿途建立的技术可能会从根本上改变我们的药物产品线，从而为各种疾病提供缓解方案。