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同时，科研人员还构建了针对衰老空间位置的特异性敏感基因集，并识别出关键的衰老敏感位点。在免疫器官中，负责抗体合成的浆细胞及具有特定结构和功能的细胞，构成了衰老敏感位点微环境的主要成分，且这些细胞的免疫球蛋白相关基因表达水平随着与衰老敏感位点距离的临近而升高。研究显示，在人类和小鼠衰老过程中，免疫球蛋白（尤其是免疫球蛋白G即IgG）在多个组织器官中累积，表明免疫球蛋白水平上升可作为新的衰老生物标志物，并且IgG还可以直接诱导巨噬细胞衰老，说明免疫球蛋白是介导细胞衰老的关键驱动力。
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人工智能的发展历史，经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型，通过这一模型来模拟人类的思考。这一模型具有可解释性与可理解性的优点，但由于知识表示与获取的困难，该模型在应用和产业化上受到很大限制。第二代人工智能提出数据驱动的模型，通过基于大数据的机器学习，实现对人类感性和情感行为的模拟。由于模型的图像、语音等输入数据来自客观世界，因此具有很大的应用潜力，但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信（不可解释）、不可控和不易推广等缺陷，因此应用范围有限。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作，比如手的操作与脚的步行等研究，但没有将这些研究与思考、感知等其他方面联系起来。总之，这两代人工智能都有很大的局限性，而且只针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务。
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