赵思邈
长期战略与平台方向
牛津大学ABOUT EONARK
用 AI 重写
衰老干预的工程边界
无尽方舟正在用跨物种数据，重构抗衰药物的研发路径
构建面向长寿研究的 Longevity Foundation Model
让衰老从不可预测，变为可观测、可建模、可干预
01 / MISSIONDEATH IS AN ENGINEERING PROBLEM
死亡不是必然的
自然法则
只是一个工程问题
我们相信，衰老不是一个只能被等待的结局，而是一个可以被观测、建模和干预的复杂系统。无尽方舟从跨物种衰老研究出发，用数据、AI 与生物技术探索健康长寿的未来。
02 / LONGEVITY ESCAPE VELOCITY概念示意 · 非实验数据
当延寿速度，
追上时间。
当干预带来的寿命收益不低于自然衰老消耗的速度，剩余预期寿命便不再持续下降——这就是长寿逃逸速度所描述的临界关系。
03 / AI PLATFORMINTERPRETABLE DISCOVERY SYSTEM
用可解释机器
寻找多基因组合
不是单个模型，而是一套发现系统
- 01从跨物种、跨器官、单细胞数据中学习衰老状态的保守特征OBSERVE
- 02定位可调控的网络节点MODEL
- 03把人工智能输出带回实验体系验证VALIDATE
04 / WET–DRY–WETDISCOVER · VALIDATE · RE-LEARN
我们还是想，
搞款药。
驱动衰老的核心基因在不同物种之间是共通的
从数据到模型，从模型回到实验。发现、验证、再学习、反馈进化。
- 01发现DISCOVER
- 02建模MODEL
- 03验证VALIDATE
- 04反馈进化EVOLVE
05 / RESEARCH TO TRANSLATION研究框架 · 非对外披露的临床管线
研发转化框架
从保守衰老信号到可验证的干预假设，再进入药物形式与转化路径评估。
阶段核心问题工作内容阶段输出
01发现哪些衰老信号跨物种保守？
整合跨物种、跨器官与单细胞数据，识别可重复的衰老特征。
候选机制02建模哪些网络节点与组合值得干预？
以可解释模型定位可调控节点，形成可检验的多基因组合假设。
组合假设03验证模型输出能否在实验体系复现？
将计算结果带回实验，检验方向、效应与可重复性。
验证证据04转化经验证机制如何进入干预开发？
围绕递送、药物形式与适应症路径开展转化评估。
转化路径开放合作议题：组学数据 / 模型方法 / 实验验证 / 药物转化
06 / PRECISION HEALTHEARLY COMMERCIAL ENTRY
精准健康是
无尽方舟的
早期商业入口
07 / TEAMAI · BIOLOGY · DRUG DISCOVERY
跨 AI、计算生物学、基因编辑
与药物研发、组织经营的
复合型团队
曾京昆
药物研发与新型递送
弗朗西斯克里克研究所加州大学伯克利分校
刘靓
经营管理与组织协同
麻省理工学院
刘鑫
模型方法与组学数据
牛津大学
郭彦志
药物研发与靶点发现
牛津大学
吴泊泰
产品策略与品牌协同
伦敦大学学院CONTACT / WORK WITH US
找我们，始于合作，
不止于合作。
组学数据 / 模型方法 / 药物管线 / 精准健康 / 产业 BD