Insilico Medicine presenterar AI-systemet Longevity Grok med öppen källkod

Insilico Medicine presenterade Longevity Grok den 6 november 2026, ett system med öppen källkod som använder upp till 30 AI-agenter på Grok Bot för att organisera fragmenterade hälsodata, föreslå åtgärder och poängsätta senare biomarkörresultat. Läkemedelsupptäcktsföretaget, som befinner sig i klinisk fas och arbetar med generativ AI, utvecklade projektet tillsammans med David Sinclair, forskare vid Harvard Medical School, och kopplade den personliga assistenten till ett nätverk för åldringsforskning som användare frivilligt kan delta i.

Produktsidan för Longevity Grok anger att klientens och Motherships kodförråd blev offentliga den 30 oktober 2026 och att version 0.2.0 publicerades den 5 november 2026. Den versionen lade till Research Autopilot, teamen Clinic och Lab, omdöpta botar och leveranskvitton. Tillkännagivandet den 6 november formaliserade alltså en produkt vars kod redan var offentlig, snarare än att markera när den först publicerades.

Programvaran är kostnadsfri och licensierad under MIT-licensen, men kräver ett konto för xAI Grok Bot. Introduktionen börjar med att man ber boten följa den offentliga installationsfilen plsi.md. Individnivån är tillgänglig; verktygen Clinic för läkare och Lab för forskare lanseras stegvis genom inbjudningar efter ansökningar om tidig åtkomst.

Från journaler till poängsatta förutsägelser

I centrum finns PLSI, en förkortning av Personal Longevity Superintelligence, som är den samordnande agent som användarna kommunicerar med. PLSI-kodförrådet beskriver åtta alltid aktiva kärnbotar, 13 valfria specialistbotar och fyra botar vardera för Clinic och Lab. Agenterna har separata chattar, minnen och kontexter. Med undantag för begränsade undantag för enheter och matexport är det bara Data Processor som öppnar de underliggande journalerna; övriga agenter arbetar utifrån publicerade tillståndsdokument och vårdkontexten.

PLSI läser in FHIR-journaler, standardiserade CSV-filer, metyleringsdata och JSON som extraherats av Grok och normaliserar observationer med LOINC, RxNorm och UCUM i en händelselogg där det endast går att lägga till poster. Versionshanterade tillståndskartor projicerar historiken till hashade tillståndsdokument. Arkitekturen skiljer mellan inläsning av livsdata, kartprojektioner och policyfunktioner, såsom evidensverifiering, screening, planvillkor och poängsättning, vilket gör det möjligt att köra systemet helt lokalt.

För ett föreslaget ingrepp skapar PLSI ett förutsägelsekort med målbiomarkör, konfidensintervall, tidshorisont och evidensgrad. Varje plan skickas till en Challenger-agent innan användaren får se den; prognosagenten kan en gång revidera planen eller bemöta invändningarna, och båda sidornas ståndpunkter förblir synliga. När uppföljande mätningar kommer in bedömer kod – inte boten som gjorde prognosen – om resultatet låg inom det förutsagda intervallet och följer kalibreringen över tid. Processen gör varje val till ett kontrollerbart N-av-1-experiment.

En valfri Research Autopilot kan använda en andel av den veckovisa Grok-kvoten som användaren själv anger till daglig forskning, samtidigt som minst 10 % reserveras för användaren. I kodförrådet anges att poängsatta förutsägelser om nästa tillstånd och proaktiva blockerande kontroller har prövats i praktiken, medan den bredare samordnade följeslagaren beskrivs som utformad. Dessa statusangivelser nyanserar det breda namnet superintelligens genom att skilja funktioner som prövats i praktiken från förmågor som beskrivs som utformade eller instansierade.

Frivilligt deltagande i forskning och integritetskontroller

Den gemensamma delen, Longevity Mothership, är valfri och påverkar inte den vanliga användningen av PLSI. Deltagarna samtycker separat till att bidra med beräknade hälsotillstånd, kodade livshändelser och sammanfattningar av förutsägelsepoäng. I filerna identifieras en person endast genom kön, ett åldersintervall på fem år och en valfri bred etnicitetsgrupp; hälsotillstånd dateras till månaden och livshändelser till året. Namn, kontaktuppgifter, adresser, arbetsgivare, journalidentifierare, exakta datum, uppladdade dokument och fritext utesluts, och uppladdningar sker högst en gång i veckan.

En slumpmässig bidragsgivarkod skapas på användarens dator. Enligt den dokumenterade utformningen vidarebefordrar en Cloudflare-relä filer utan installationskoden och sparar inga IP-loggar; Insilicos mottagande Mother-bot kontrollerar varje fil på nytt och avvisar en hel inskickning som innehåller fritext, ett exakt datum eller något annat förbjudet fält i stället för att redigera den. Användare kan sluta dela uppgifter eller begära att allt som lagrats under deras bidragsgivarkod raderas. Raderingen sker automatiskt, kräver inget godkännande och bekräftas med ett kvitto.

Verifierade forskare får aggregerade medelvärden och spridningsmått i stället för individuella värden, och grupper med färre än 10 personer utelämnas. Resultat måste förhandsregistreras och godkännas av en ansvarig förvaltare innan publicering. Dokumentationen är mer precis än den breda beteckningen avidentifierade data: den beskriver det delade materialet som pseudonymiserat, inte anonymt, och anger att klientens avidentifieringsprofil behåller händelsedatum. Därför rör det sig om en begränsad datamängd, inte om avidentifiering enligt HIPAA:s Safe Harbor-metod.

Medicinska begränsningar

Dokumentationen begränsar uttryckligen Longevity Grok till forskning och utbildning. Systemet ställer inga diagnoser, behandlar inte och skriver inte ut läkemedel; resultaten genereras automatiskt, granskas inte av läkare eller forskare före leverans och kan vara felaktiga. Inga hälso- eller livslängdsresultat utlovas. Formella diagnoser och recept hanteras fortsatt av legitimerade läkare, patientmeddelanden kräver läkares godkännande och användarens behandlande läkare har sista ordet.

Lanseringens centrala fråga är om poängsatta personliga prognoser och strikt kontrollerad sammanföring av data kan bidra till användbar åldrandeforskning, samtidigt som Longevity Grok håller sig inom de icke-kliniska ramarna.