一项最新研究表明，结合高分辨率成像与机器学习（即人工智能，AI）的技术可以追踪因损伤、衰老或疾病而受损且不再正常生长和繁殖的细胞。
这些被称为“衰老细胞”的细胞在伤口修复和与衰老相关的疾病（如癌症和心脏病）中起着关键作用。研究人员表示，追踪这些细胞的进展将有助于更好地理解组织如何逐渐丧失再生能力，或者它们如何促进疾病的发展。此外，这一工具还可以为逆转损伤的疗法提供见解。
由NYU Langone Health骨科手术系的研究人员领导的这项研究，包括训练计算机系统分析动物细胞。这些细胞随着时间推移暴露于不断增加浓度的化学物质下，以模拟人类衰老的过程。已知持续受到环境或生物压力的细胞会进入衰老状态，这意味着它们停止繁殖，并开始释放表明其受损的标志性分子。
该研究于7月7日在线发表于《自然通讯》期刊。研究人员的AI分析揭示了与细胞控制中心（即细胞核）相关的多个可测量特征。综合这些特征，可以密切追踪组织或细胞群的衰老程度。例如，细胞核会扩张、具有更密集的核心区域或焦点，并变得不那么圆形且形状更加不规则。其遗传物质还会比正常情况下用标准化学染料染色得更浅。
进一步测试证实，具有这些特征的细胞确实是衰老细胞，表现出停止繁殖、DNA受损以及含有大量酶储存溶酶体的迹象。这些细胞还对现有的抗衰老药物（senolytic drugs）表现出反应。
基于这些分析，研究人员创建了一个称为“核形态计量管道”（Nuclear Morphometric Pipeline, NMP）的工具，利用细胞核物理特性的变化生成一个单一的衰老评分来描述一系列细胞。例如，完全衰老的细胞群可以与健康细胞群在-20到+20的评分范围内进行比较。
为了验证NMP评分的准确性，研究人员随后展示了它能够准确区分年轻至老年小鼠（3个月大至超过2岁）的健康和患病细胞。结果显示，较老的细胞群NMP评分显著低于较年轻的细胞群。
研究人员还在不同年龄的小鼠受伤肌肉组织修复过程中测试了NMP工具，针对五种类型的细胞进行了分析。结果表明，NMP能够紧密追踪年轻、成年和老年小鼠中衰老和非衰老间充质干细胞、肌肉干细胞、内皮细胞和免疫细胞水平的变化。例如，NMP确认未受伤对照组小鼠中不存在衰老的肌肉干细胞，但在受伤后立即出现大量衰老肌肉干细胞（帮助启动修复过程），并随着组织再生逐渐减少。
最终测试显示，NMP能够成功区分健康和衰老的软骨细胞。老年患有骨关节炎的小鼠中，衰老软骨细胞的数量比年轻健康小鼠高出10倍。骨关节炎是一种随着年龄增长逐渐恶化的疾病。
“我们的研究表明，特定的核形态计量学可以作为识别和追踪衰老细胞的可靠工具，我们认为这是未来研究组织再生、衰老和进展性疾病的关键。”
Michael N. Wosczyna博士，研究资深研究员
Wosczyna博士是纽约大学格罗斯曼医学院骨科手术系的助理教授。
Wosczyna博士表示，他的团队的研究证实了NMP在所有年龄段和不同组织类型中的广泛适用性，以及在多种疾病中的应用潜力。
他提到，团队计划进一步实验，探索NMP在人体组织中的应用，并将其与其他生物标志物工具结合，用于研究衰老及其在伤口修复、衰老和疾病中的各种作用。
研究人员表示，他们的最终目标是对NMP（NYU已为其申请专利）进行开发，以设计预防或逆转衰老对人体健康负面影响的治疗方法。
“我们的测试平台提供了一种严格的方法，可以比以往更容易地研究衰老细胞，并测试疗效，如抗衰老药物（senolytics）在不同组织和病理条件下的靶向效果。”Wosczyna博士说道，他计划将NMP免费提供给其他研究人员使用。
“现有方法识别衰老细胞难度较大，因此可靠性不如核形态计量管道（NMP）。NMP依赖一种更常用的核染色技术。”研究共同首席研究员Sahil Mapkar（理学学士）表示。Mapkar是纽约大学坦登工程学院的博士候选人。
该研究的资金由美国国立卫生研究院资助（R01AG053438）以及NYU Langone骨科手术系提供。
除了Wosczyna博士和Mapkar外，参与本研究的NYU Langone研究人员还包括共同首席研究员Sarah Bliss和Edgar Perez Carbajal，以及共同研究员Sean Murray、Zhiru Li、Anna Wilson、Vikrant Piprode、Youjin Lee、Thorsten Kirsch、Katerina Petroff和Fengyuan Liu。
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