AIが変える未来のアンチエイジング：最新技術がもたらす9つの革新

老化防止（アンチエイジング）については、既に科学技術のメスが入り１大産業となっています。過去の投稿を１つだけ載せておきます。

あのOpenAI創立者サム・アルトマンも個人的に投資していることが分かり、注目を浴びています。

特報：オープンAIのCEO 長寿企業に1.8億ドル投資 ——その狙いは？

過去投稿では、セノリティクス（老化細胞除去薬）にフォーカスがあたっていますが、その手段として重要な役割を担うのが「AI」です。

AIがどのように老化防止に貢献できるのかを包括的に分かりやすく紹介した動画を見つけたので紹介します。

大きく下記９つの方法で、老化対策への貢献を挙げています。

１．薬物発見: AI を使用して、膨大な化学データベースから抗老化の可能性のある化合物を効率的に特定することができます。
２．個別化された抗加齢療法: AI を使用して、個人の健康、遺伝子、ライフスタイルに関する情報を分析し、最適な抗加齢プランを作成できます。
３．予測可能な老化バイオマーカー: AI アルゴリズムを使用して、さまざまな分子、細胞、生理学的指標を分析し、個人の老化速度を正確に評価し、老化関連の変化を早期に検出できます。
４．AI 強化セノリティクス: AI を使用して、セノリティック化合物の開発と評価を合理化し、老化した細胞を特異的に標的として除去する分子を発見できます。
５．精密老化診断: AI を使用して、血液サンプル中のさまざまなバイオマーカーを分析し、個人の生物学的年齢と全体的な健康状態に関する洞察を得ることができます。
６．仮想臨床試験: AI を使用して、潜在的な抗加齢介入の効果と安全性プロファイルを仮想環境でシミュレートできます。
７．寿命予測モデル: AI を使用して、遺伝学、ライフスタイル、環境要因などのさまざまな要因を分析し、個人の長寿の可能性を予測できます。
８．AI 主導の老化研究コンソーシアム: AI を使用して、大規模で複雑なデータセットから洞察を得て、新しい抗加齢介入の標的を特定します。
９．AI 統合型ウェアラブル デバイス: AI を使用して、生理学的パラメーターと老化関連バイオマーカーを継続的に追跡し、個人の健康状態に関するリアルタイムの洞察を提供します。

個人的に興味深かったのが、６の仮想環境技術です。

AIは、一般的に学習データの質・量に依存します。今回は、そのデータソースが人体（バイタルデータ）であるがゆえに、気軽にシェアが出来ないわけです。
献血だとあまり抵抗はないですが、自分の生体データといわれると、まだ慣れていないせいか漠然とした不安が募ります。

ところが、仮想環境になるとその秘匿性、場合によっては学習データの生成が可能になり、新薬開発のスピードと質が高まります。

６に限らず上記で上げた９つのアプローチは、おそらく既に進めているところもありそうです。またどこかで事例を調べながら最先端のアンチエイジング動向については紹介したいと思います。