Korištenje strojnog učenja za mapiranje starenja mozga na staničnoj razini

Korištenje strojnog učenja za mapiranje starenja mozga na staničnoj razini

U opsežnom intervjuu za tisak o genomima, istraživač sa Sveučilišta Stanford Eric Sun pokazuje kako strojno učenje revolucionira naše razumijevanje starenja mozga u staničnoj rezoluciji bez presedana. Dr. Sun, koji će 2026. godine osnovati svoj neovisni laboratorij na Odjelu za biološko inženjerstvo MIT-a i Institutu Ragon, predstavlja novu generaciju računalnih znanstvenika koji transformiraju starenje istraživanja kroz inovativno strojno učenje.

Revolucionarno otkriće u mehanizmima staničnog starenja

Revolucionarni rad dr. Suna usmjeren je na razvoj "prostornih satova starenja" - sofisticiranih modela strojnog učenja koji mogu mjeriti biološku starost na razini pojedinačne stanice. Ovo predstavlja kvantni skok u odnosu na tradicionalna istraživanja starenja, koja obično ispituju tkiva ili organe kao cijele jedinice. Njegova nedavna publikacija Nature (2025.) pokazuje kako ovi računalni alati mogu identificirati specifične tipove stanica koje dramatično utječu na putanju starenja svojih staničnih susjeda, djelujući bilo u smjeru koji potiče starenje bilo u smjeru pomlađivanja.

“Oduvijek sam bio fasciniran biologijom starenja”, objašnjava dr. Sun u intervjuu. "Zašto dobivamo bore kako starimo? Zašto je sve teže naučiti i lakše zaboraviti? Zašto neke životinje žive znatno dulje od drugih, ali izgleda da sve životinje stare?" Ova temeljna pitanja potaknula su njegov rani interes za istraživanje starenja, koji se iskristalizirao nakon otkrića rada Cynthie Kenyon o dramatičnom produljenju životnog vijeka kod C. elegansa tijekom njegovih osnovnoškolskih godina.

Revolucionarni računalni okvir za istraživanje starenja

Pristup istraživača sa Stanforda predstavlja temeljnu promjenu u načinu na koji znanstvenici proučavaju starenje. Tradicionalne metode često daju široke snimke procesa starenja, ali prostorni satovi starenja dr. Suna mogu odrediti koje stanice stare brže ili sporije u složenim okruženjima tkiva. Ovo detaljno razumijevanje otvara nove mogućnosti za ciljane intervencije. Konačno, mogu li istraživači identificirati i modificirati specifične stanične "loše aktere" koji ubrzavaju starenje moždanog tkiva? Može li biti moguće pojačati aktivnost stanica koje potiču mladenačku funkciju u svojim susjedima?

Metodologija istraživanja Dr. Kombinirajući prostornu transkriptomiju s analizom jedne stanice, Sun proizvodi detaljne karte o tome kako starenje napreduje kroz moždano tkivo. Njegovi modeli strojnog učenja ne identificiraju samo stare stanice – oni otkrivaju složene međustanične komunikacijske mreže koje određuju stare li susjedne stanice brzo ili zadržavaju mladalačka svojstva.

Od matematičkih osnova do bioloških otkrića

Put do ovog proboja ogleda se u jedinstvenom interdisciplinarnom obrazovanju dr. Suna. Odrastajući u Pueblu, Colorado, proveo je nebrojene sate u javnoj knjižnici i postao fasciniran dinosaurima i istraživanjem svemira prije nego što se usredotočio na matematiku. “Matematika je bila moj omiljeni predmet tijekom srednje škole,” primjećuje, “i iako možda nije izravno potaknula moju strast prema znanosti, moja rana ljubav prema matematici oblikovala je područja istraživanja i pristupe koji su me privlačili.”

Ovaj matematički temelj pokazao se ključnim kada je dr. Sun počeo razvijati računalne modele tijekom svojih dodiplomskih godina na Harvardu, gdje je primjenjivao kemiju, fiziku i matematiku. Njegovi su projekti bili u rasponu od simulacije razvoja kromosoma do izgradnje matematičkih modela starenja i korištenja strojnog učenja za predviđanje starosti iz multi-AMICS podataka. Ta su iskustva uspostavila računalnu pismenost koja će kasnije omogućiti njegov revolucionarni razvoj prostornog starenja.

Implikacije za istraživanje demencije i neurodegeneracije

Praktične primjene rada dr. Suna daleko nadilaze osnovna istraživanja. Njegov računalni okvir mogao bi promijeniti način na koji istraživači pristupaju bolestima povezanim sa starenjem, posebice demenciji i drugim neurodegenerativnim bolestima. Identificiranjem specifičnih staničnih mehanizama koji pokreću starenje mozga, znanstvenici mogu razviti preciznije terapeutske ciljeve. Što ako bi se tretmani mogli osmisliti tako da signali pomlađivanja iz korisnih stanica istovremeno suzbijaju utjecaje na starenje problematične stanične populacije?

Istraživanje dr. Sun također postavlja fascinantna pitanja o prirodi samog starenja. Ako pojedinačne stanice mogu utjecati na putanje starenja svojih susjeda, kako bi okolišni čimbenici ili terapijske intervencije mogli iskoristiti te mobilne komunikacijske mreže? Može li razumijevanje tih mehanizama dovesti do tretmana koji ne samo usporavaju starenje, već ga zapravo i poništavaju u određenim regijama mozga?

Izgradnja sljedeće generacije istraživača koji stare

Osim svojih istraživačkih doprinosa, dr. Sun važnosti mentorstva budućim znanstvenicima. "Izvan mog istraživanja, uzbuđen sam što ću osnovati vlastiti laboratorij i biti mentor studentima i postdoktorandima", objašnjava. "Želim podržati i njegovati sljedeću generaciju znanstvenika, kako u području istraživanja starenja tako i šire."

Njegova predanost znanstvenom mentorstvu odražava širu brigu o podršci mladim istraživačima kroz neizbježne izazove znanstvenih otkrića. Dr. Sun primjećuje da znanstvena zajednica često naglašava uspjeh umjesto neuspjeha, iako je neuspjeh "neuobičajeno češći od prvog, a često je niz neuspjeha katalizator za konačno istraživanje ili uspjeh."

Budući smjerovi starenja računala

Gledajući u budućnost, dr. Njegov laboratorij usredotočit će se na izgradnju modela umjetne inteligencije velikih razmjera za predviđanje učinaka bioloških poremećaja na više razina, potencijalno omogućavajući računalne zaslone visoke propusnosti za napore pomlađivanja.

Dugoročna vizija istraživača uključuje prevođenje računalnih otkrića u učinkovitu terapiju. Njegov rad sugerira budućnost u kojoj istraživanje starenja nadilazi opisivanje onoga što se događa tijekom starenja do kontrole kako se to točno događa. Bi li njegovi prostorni satovi starenja mogli na kraju voditi personalizirane tretmane protiv starenja prilagođene specifičnim staničnim obrascima starenja pojedinca?

Istraživanje dr. Suna također naglašava evoluirajući odnos između umjetne inteligencije i bioloških otkrića. Njegovi satovi prostornog starenja pokazuju kako strojno učenje može ne samo analizirati složene biološke podatke, već i generirati potpuno nove uvide u temeljne životne procese. Koje bi druge biološke misterije mogle proizvesti slične pristupe vođene umjetnom inteligencijom kako računalna moć napreduje?

Genomski intervju za tisak dr. Erica Suna dio je veće serije pod nazivom Inovatori i ideje, koja ističe ljude koji stoje iza najutjecajnijih znanstvenih otkrića današnjice. Svaki intervju u seriji sadrži mješavinu vrhunskih istraživanja i osobnih razmišljanja, dajući čitateljima sveobuhvatan pogled na znanstvenike koji oblikuju budućnost. Kombinirajući usredotočenost na profesionalna postignuća s osobnim uvidima, ovaj stil intervjua poziva na bogatiju pripovijest koja zaokuplja i prosvjetljuje čitatelje. Ovaj format pruža idealno polazište za profile koji istražuju utjecaj znanstvenika na polje dok se dotiču širih ljudskih tema. Za više informacija o voditeljima istraživanja i zvijezdama u usponu u našoj seriji intervjua Inovatori i ideje - Genomic Press, posjetite našu web stranicu s publikacijama:

Izvori: