加速遗传学研究以逆转细胞衰老

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Google DeepMind Blog2026年5月18日

加速遗传学研究以逆转细胞衰老

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TL;DR · AI 摘要

该页面是 Google DeepMind 官方博客的导航模板，而非一篇完整的技术文章，仅包含网站菜单和模型列表，缺乏实质性内容。

核心要点

该页面展示了 DeepMind 的 AI 模型家族，包括 Gemini、Veo 和 AlphaFold。
网站结构分为模型、研究和科学三大板块，用于导航。
页面内容为静态导航元素，未提供任何技术细节或分析。

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Co-Scientist：加速细胞衰老研究 — Google DeepMind

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2026年5月19日科学

加速基因研究以逆转细胞衰老

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图片37：图片显示两个人坐在看起来像是实验室的环境中。左边的人穿着黑色衬衫，举起双手正在说话或做手势。右边的人留着胡须，穿着黑色长袖衬衫，表情严肃地向前看。背景是摆满各种实验室设备、箱子和用品的架子，显示出这是一个科学或研究环境

衰老研究中最大的两个瓶颈是决定测试哪些基因通路，以及理解这些实验产生的海量数据。生物学家Omar Abudayyeh和Jonathan Gootenberg正在使用Co-Scientist来帮助他们突破这两个障碍。

他们的实验室进行大规模的基因筛选，数千个基因被打开或关闭，然后读取细胞对这些变化的反应。目标是找到推动细胞远离衰老（一种与衰老相关的损伤状态）并向皮肤、毛发和肌肉等组织中的年轻状态转变的变化。

Co-Scientist在两个方面提供帮助。首先，它生成研究线索。当团队要求它在科学文献中搜索可能逆转衰老的因素时，它扫描了数万篇论文，考虑了多种假设，最终提出了20多个新颖且可行的基因因素进行测试。实验室验证了Co-Scientist的几个假设，其推荐的因子成功地将细胞推向更年轻的状态，整体功能得到改善。

其次，Co-Scientist加快了后续工作。一旦团队获得大规模筛选的结果，他们必须弄清楚这些海量数据可能意味着什么，以及哪些方向值得进一步探索。这种分析工作——将测试结果与多年分散的科学文献联系起来——可能需要研究人员长达六个月的时间。让Co-Scientist同时分析他们的筛选数据和文献，这项工作被压缩到仅需几天。

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