AI 驱动的皮肤抗衰候选靶点发现
基于CellOS虚拟细胞模型，解析皮肤衰老相关的细胞状态及分子调控机制，预测候选靶点扰动对细胞衰老、炎症反应及细胞外基质代谢的潜在影响，旨在发现具有生物学依据的抗衰老候选靶点。
项目背景
某国际化妆品公司希望拓展以细胞生物学机制为基础的抗衰老产品研发体系。开展抗衰老靶点研究与候选干预机制探索，为后续活性成分筛选及功效评价提供依据。
痛点
| 1 | 皮肤衰老涉及多类细胞与信号通路，关键机制复杂 |
| 2 | 靶点作用具有细胞类型差异，干预效果难以预测 |
| 3 | 候选靶点数量众多，传统实验筛选成本较高 |
| 4 | 靶点与抗衰功效关联不足，缺乏系统的机制证据 |
解决方案
| 1 | 基于 CellOS 构建皮肤细胞状态模型，解析衰老调控机制 |
| 2 | 利用 AuraPert 预测基因扰动对衰老相关通路的影响 |
| 3 | 综合细胞类型与预测结果，筛选优先验证的抗衰靶点 |
| 4 | 结合皮肤细胞功能实验，验证候选靶点的生物学作用 |
核心价值
发现具有潜在干预价值的新型抗衰靶点
提高候选靶点筛选效率，降低实验试错成本
揭示靶点作用机制，强化产品研发科学依据
支持活性成分研究，推动功效护肤产品创新
案例图集
