近日，浙江大学良渚实验室沈宁团队（吕林、刘畅为论文共同第一作者）在 Cell 旗下旗舰医学期刊 Med 上发表题为：AI-driven therapeutic antisense oligonucleotide for processing-deficient progeroid laminopathies 的研究论文，该论文还被选为封面论文。

图：Med 期刊封面论文——AI 驱动的治疗性反义寡核苷酸设计

早衰样层蛋白病（PL），包括哈钦森-吉尔福德早衰综合征（HGPS），是一类罕见的早衰疾病，会导致加速衰老和致命性的心血管功能衰竭。目前的治疗方法对生存获益有限，而由于患者基因型多样以及缺乏生理相关的模型，开发普适性的基因治疗仍面临挑战。

反义寡核苷酸（ASO）是一种有前景的治疗策略，但其最佳设计原则及其对心血管病理的影响仍不明确。

该研究开发了一种人工智能（AI）模型——ASOMAR，该模型作为自动化机器人智能体，可部署最优的反义寡核苷酸（ASO），以将变形的细胞核恢复至正常状态。其设计的具有转录水平特异性的反义寡核苷酸（ASO）——LM2556，可进入早衰样层粘连蛋白病细胞，特异性靶向 LMNA 基因转录水平。通过清除加工缺陷且具有毒性的有毒核纤层蛋白 A（lammin A）异构体，LM2556 能够将严重皱缩、畸形的核膜（封面图左侧）恢复为平滑、球形的形态（封面图右侧），从而重建细胞功能。封面图像体现了该研究聚焦于利用 AI 驱动的 ASO 设计，实现针对早衰症的靶向治疗及表型修复。

图：ASOMAR 智能体部署最优 ASO，靶向 LMNA 恢复核膜形态

LM2556 在患者来源的心肌细胞、心脏类器官及早衰症小鼠模型中均得到验证，能安全抑制有毒的早衰样蛋白，改善心脏功能障碍，并将早衰症小鼠的中位寿命延长 82.86%。这一研究路径表明，将人工智能与基因靶向策略相结合，可显著加快针对罕见病的个性化治疗药物研发进程。

图：LM2556 在患者来源心肌细胞、心脏类器官及小鼠模型中的验证结果

论文链接：https://www.cell.com/med/fulltext/S2666-6340(26)00196-0