阿列克謝·扎沃龍科夫博士在《中東報》的一篇文章中主張，人工智慧為長壽研究開闢了新視野，提供了精確找出潛在干預手段並評估其對人體影響的工具。
據作者所述，他的團隊近期在《Cell》與《Nature Biotechnology》期刊上發表的論文展示了人工智慧如何協助確定老化生物學中的藥物標靶，並將血液檢測中的「老化測量」整合進以演算法開發的藥物的臨床試驗中。
扎沃龍科夫強調：儘管不能斷言某種具體藥物已經能延長任何人的壽命，但這些研究指向了藥物開發的光明未來——由人工智慧找出候選藥物，同時研究其對老化過程及目標疾病的影響。
這位專家指出，人工智慧大幅拓展了科學家所能發現與測量的範圍，然而嚴謹的實驗室與臨床實驗仍扮演決定性角色，它們才能證實對健康的真正益處。
作者區分了藥物發現的兩種節奏：快速的運算節奏，由人工智慧分析數據、生成結構並提出實驗方案；以及緩慢的生物學節奏，需要合成分子、檢驗其能否送達組織、評估安全性並進行人體研究。
扎沃龍科夫以針對特發性肺纖維化開發的藥物倫托舍替布為例：人工智慧協助找到了生物標靶並創造出分子，且僅在18個月後便獲得了臨床前候選藥物——相較於傳統時程，這是顯著的進展。
最後，這位專家提出了一個雄心壯志：他認為，人工智慧最終可能促成人類平均壽命加倍，儘管時至今日這仍是一項目標，而非已獲證實的預測；當前可行的，是開發更有效的藥物以及檢驗這些藥物的基礎設施。
