英矽智能启动「长寿疫苗」研究：用环状 mRNA 编程自身 T 细胞清除衰老细胞

该研究计划的思路是：用环状 mRNA（cmRNA）编码一段短寿命的遗传指令，装入靶向脂质纳米颗粒（LNP）递送进体内，武装患者自身的 T 细胞去识别并清除衰老细胞、活化成纤维细胞和自身反应性淋巴细胞，从源头而非下游病理入手，且为一次性、自限性给药。

英矽智能（HKEX: 3696）宣布启动「长寿疫苗」（Longevity Vaccines）研究计划，开发能够引导患者自身免疫细胞清除衰老相关疾病最早起源细胞（the earliest cellular drivers of age-related disease）的治疗方案。该计划将公司的「双用途」抗衰老发现策略从化学小分子拓展至 RNA 编码的体内细胞工程。

思路转变：从治疗下游病理到清除起始细胞

许多衰老相关疾病由离散的细胞群体发起并维持，这些细胞带有已被充分研究的表面标志物，例如分泌促炎蛋白（衰老相关分泌表型，SASP）的衰老细胞、驱动纤维化的活化成纤维细胞，以及侵蚀自身耐受的自身反应性淋巴细胞。

与传统疗法处理下游病理不同，长寿疫苗的设计目标是在可预防的时间窗口内、以瞬时方式清除这些起始细胞群。该思路建立在越来越多的同行评审研究之上——经工程改造的 T 细胞可以清除这类细胞，并在单次治疗疗程后带来持久的功能改善。

可编程、自限性的递送底盘

该计划采用单一的可编程递送方式：一段短寿命的遗传指令，编码在环状 mRNA（cmRNA）中，并包装于靶向脂质纳米颗粒（LNP）内。递送进体内后，它会武装患者自身的 T 细胞去识别并移除特定的目标细胞群。

环状 mRNA 可抵抗降解，从而支持持久但自限性的表达，而靶向 LNP 确保选择性递送。

用 AI 引擎做「预防级」的靶点筛选

为预防性医学挑选抗原，门槛异常之高：靶点必须出现在发病的最早期，同时提供足够宽的治疗窗。英矽智能使用其端到端 Pharma.AI 平台来应对：多组学靶点发现（PandaOmics）、用于从头设计结合蛋白的生成式生物学、用于可电离脂质与递送系统的生成式化学（Chemistry42），以及 AI 辅助临床试验设计（inClinico）。

该整合平台会按证据强度、表达时序、相对全身表面图谱的组织特异性、可递送性以及最优构建体设计，对候选表面抗原进行排序。候选抗原随后在自动化实验室中验证，实验读数持续反馈以优化靶点排序与分子设计。此外，公司的衰老基础模型与 Virtual Aging Cell 提供时间维度、年龄条件下的背景信息，用于定位疾病轨迹中最早出现分化的细胞状态。

首期适应症：免疫系统年轻化

该计划将首先聚焦衰老免疫系统的年轻化，靶向驱动免疫衰老、疫苗应答下降以及随年龄上升的感染与肿瘤易感性的衰老淋巴细胞累积。其他在评估中的适应症共享同样可被该底盘触达的起始细胞群，例如代谢功能障碍与膜性肾病。

英矽智能创始人兼联合首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士表示：「我们创立英矽智能，是为了同时治疗衰老与疾病，并证明 AI 能够设计出带来真实患者获益的药物。长寿疫苗计划把同样的严谨性延伸到预防医学——交付可编程、单次给药的治疗方案，清除衰老相关疾病的根源细胞，并从免疫系统本身开始。」

该计划依托公司在 Rentosertib（ISM001-055）项目上的经验——这是一款同类首创的 TNIK 抑制剂，靶点由 AI 提名（因其在多个衰老标志中的角色），分子亦完全由 AI 设计，从靶点识别到临床前候选化合物仅用 18 个月，目前在 IPF 领域已进入 III 期开发。