Mašininio mokymosi naudojimas smegenų senėjimui ląstelių lygmeniu nustatyti

Mašininio mokymosi naudojimas smegenų senėjimui ląstelių lygmeniu nustatyti

Plataus masto genominio interviu spaudai Stanfordo universiteto mokslininkas Ericas Sunas parodo, kaip mašininis mokymasis iš esmės keičia mūsų supratimą apie smegenų senėjimą esant precedento neturinčia ląstelių skiriamąja geba. Dr. Sun, kuris 2026 m. įkurs savo nepriklausomą laboratoriją MIT Biologijos inžinerijos katedroje ir Ragon institute, atstovauja naujai kompiuterių mokslininkų kartai, kuri keičia mokslinių tyrimų senėjimą pasitelkdama naujovišką mašininį mokymąsi.

Proveržio atradimas ląstelių senėjimo mechanizmuose

Novatoriškas Dr. Sun darbas sutelktas į „erdvinio senėjimo laikrodžių“ kūrimą – sudėtingus mašininio mokymosi modelius, kurie gali išmatuoti biologinį amžių atskirų ląstelių lygiu. Tai yra didžiulis šuolis nuo tradicinių senėjimo tyrimų, kurie paprastai tiria audinius ar organus kaip ištisus vienetus. Jo naujausias leidinys „Nature“ (2025 m.) parodo, kaip šie skaičiavimo įrankiai gali nustatyti konkrečius ląstelių tipus, kurie dramatiškai įtakoja jų ląstelių kaimynų senėjimo trajektoriją, veikiant senėjimui arba atjauninimui.

„Mane visada žavėjo senėjimo biologija“, – interviu aiškina dr. Sun. "Kodėl senstant atsiranda raukšlių? Kodėl mokytis tampa sunkiau ir lengviau pamiršti? Kodėl vieni gyvūnai gyvena žymiai ilgiau nei kiti, bet, regis, visi gyvūnai sensta?" Šie esminiai klausimai paskatino jo ankstyvą susidomėjimą senėjimo tyrimais, kurie išryškėjo po to, kai pradinėje mokykloje buvo atrastas Cynthia Kenyon darbas apie dramatišką C. elegans gyvenimo trukmės pailginimą.

Revoliucinė skaičiavimo sistema senėjimo tyrimams

Stanfordo mokslininko požiūris yra esminis pokytis mokslininkų senėjimo tyrimo būdu. Tradiciniai metodai dažnai pateikia plačias senėjimo procesų nuotraukas, tačiau Dr. Sun erdviniai senėjimo laikrodžiai gali tiksliai nustatyti, kurios ląstelės sensta greičiau ar lėčiau sudėtingoje audinių aplinkoje. Šis išsamus supratimas atveria naujas tikslinių intervencijų galimybes. Galiausiai, ar mokslininkai galėtų nustatyti ir modifikuoti specifinius ląstelių „bloguosius veikėjus“, kurie pagreitina smegenų audinio senėjimą? Ar būtų įmanoma sustiprinti ląstelių, kurios skatina jaunatvišką veiklą, veiklą savo kaimynuose?

Dr. tyrimo metodika Derindama erdvinę transkriptomiką su vienos ląstelės analize, „Sun“ parengia išsamius žemėlapius, rodančius, kaip senėjimas vyksta per smegenų audinį. Jo mašininio mokymosi modeliai ne tik identifikuoja senas ląsteles – jie atskleidžia sudėtingus tarpląstelinio ryšio tinklus, kurie lemia, ar kaimyninės ląstelės greitai sensta, ar išlaiko jaunatviškas savybes.

Nuo matematinių pagrindų iki biologinių atradimų

Kelią į šį proveržį atspindi unikalus Dr. Sun tarpdisciplininis pagrindas. Užaugęs Pueblo mieste, Kolorado valstijoje, jis daugybę valandų praleido viešojoje bibliotekoje ir susižavėjo dinozaurais bei kosmoso tyrinėjimais, kol sutelkė dėmesį į matematiką. „Matematika buvo mano mėgstamiausias dalykas vidurinėje mokykloje, – pažymi jis, – ir nors galbūt ji tiesiogiai nesukėlė mano aistros mokslui, mano ankstyva meilė matematikai suformavo tyrimų sritis ir požiūrius, į kuriuos mane traukė.

Šis matematinis pagrindas pasirodė esąs labai svarbus, kai daktaras Sunas pradėjo kurti skaičiavimo modelius per savo bakalauro studijų metus Harvarde, kur jis taikė chemiją, fiziką ir matematiką. Jo projektai svyravo nuo chromosomų vystymosi modeliavimo iki matematinių senėjimo modelių kūrimo ir mašininio mokymosi, kad būtų galima numatyti amžių iš kelių AMICS duomenų. Ši patirtis sukūrė skaičiavimo raštingumą, kuris vėliau įgalino jo revoliucinį erdvinio senėjimo vystymąsi.

Poveikis demencijos ir neurodegeneracijos tyrimams

Dr. Sun darbo praktinis pritaikymas gerokai viršija pagrindinius tyrimus. Jo skaičiavimo sistema galėtų pakeisti tai, kaip mokslininkai sprendžia su amžiumi susijusias ligas, ypač demenciją ir kitas neurodegeneracines ligas. Nustačius specifinius ląstelių mechanizmus, skatinančius smegenų senėjimą, mokslininkai gali sukurti tikslesnius terapinius tikslus. O kas, jei gydymas galėtų būti sukurtas taip, kad jauninantys signalai iš naudingų ląstelių vienu metu slopintų probleminių ląstelių populiacijų senėjimą skatinančią įtaką?

Daktaro Sun tyrimai taip pat kelia patrauklių klausimų apie paties senėjimo prigimtį. Jei atskiros ląstelės gali paveikti savo kaimynų senėjimo trajektorijas, kaip aplinkos veiksniai ar terapinės intervencijos galėtų išnaudoti šiuos korinio ryšio tinklus? Ar šių mechanizmų supratimas galėtų paskatinti gydymą, kuris ne tik sulėtins senėjimą, bet iš tikrųjų jį pakeis tam tikruose smegenų regionuose?

Kurti naujos kartos senstančius mokslininkus

Be savo indėlio į mokslinius tyrimus, Dr. Sun kalbėjo apie būsimų mokslininkų kuravimo svarbą. „Neatliekant tyrimų, aš džiaugiuosi galėdamas įkurti savo laboratoriją ir patarti studentams bei doktorantams“, - aiškina jis. „Noriu palaikyti ir ugdyti naujos kartos mokslininkus tiek senėjimo tyrimų srityje, tiek už jos ribų.

Jo įsipareigojimas mokslinei mentorystei atspindi platesnį susirūpinimą, kaip padėti jauniems tyrėjams įveikti neišvengiamus mokslo atradimų iššūkius. Dr. Sun pažymi, kad mokslo bendruomenė dažnai pabrėžia sėkmę, o ne nesėkmę, nors nesėkmė yra „ypač dažniau nei pirmoji, ir dažnai nesėkmių serija yra galutinio tyrimo kūrimo ar sėkmės katalizatorius“.

Ateities kompiuterių senėjimo kryptys

Žvelgdamas į ateitį, Dr. Jo laboratorija daugiausia dėmesio skirs didelio masto AI modelių kūrimui, kad būtų galima numatyti įvairių mastelių biologinių perturbacijų poveikį, o tai gali sudaryti galimybę sukurti didelio našumo skaičiavimo ekranus, kad būtų galima atnaujinti.

Mokslininko ilgalaikė vizija apima skaičiavimo atradimų pavertimą veiksminga terapija. Jo darbai rodo ateitį, kurioje senėjimo tyrimai neapsiriboja aprašymu, kas vyksta senėjimo metu, bet ir tiksliai kontroliuoja, kaip tai vyksta. Ar jo erdviniai senėjimo laikrodžiai galiausiai galėtų padėti pritaikyti individualizuotą senėjimą stabdantį gydymą, pritaikytą pagal specifinius žmogaus ląstelių senėjimo modelius?

Dr. Sun tyrimai taip pat pabrėžia besivystantį dirbtinio intelekto ir biologinio atradimo ryšį. Jo erdviniai senėjimo laikrodžiai rodo, kaip mašininis mokymasis gali ne tik analizuoti sudėtingus biologinius duomenis, bet ir sukurti visiškai naujų įžvalgų apie pagrindinius gyvenimo procesus. Kokios kitos biologinės paslaptys gali lemti panašius AI pagrįstus metodus, nes skaičiavimo galia ir toliau auga?

Dr. Erico Sun interviu spaudai genominėje spaudoje yra didesnės serijos „Inovatoriai ir idėjos“, kurioje pabrėžiami žmonės, slypintys už šiandienos įtakingiausių mokslo laimėjimų, dalis. Kiekviename serijos interviu yra pažangiausių tyrimų ir asmeninių apmąstymų derinys, suteikiantis skaitytojams išsamų žvilgsnį į ateitį formuojančius mokslininkus. Sujungus dėmesį į profesinius pasiekimus su asmeninėmis įžvalgomis, šis interviu stilius kviečia į turtingesnį pasakojimą, kuris įtraukia ir nušviečia skaitytojus. Šis formatas yra idealus atspirties taškas profiliams, kuriuose tyrinėjamas mokslininko poveikis šiai sričiai, kartu paliečiant platesnes žmogaus temas. Norėdami gauti daugiau informacijos apie tyrimų lyderius ir kylančias žvaigždes mūsų Inovatorių ir idėjų – Genomic Press interviu serijoje, apsilankykite mūsų leidinių svetainėje:

Šaltiniai: