Machine learning gebruiken om hersenveroudering op cellulair niveau in kaart te brengen

Machine learning gebruiken om hersenveroudering op cellulair niveau in kaart te brengen

In een uitgebreid genomisch persinterview laat Stanford University-onderzoeker Eric Sun zien hoe machinaal leren een revolutie teweegbrengt in ons begrip van hersenveroudering met een ongekende cellulaire resolutie. Dr. Sun, die in 2026 zijn onafhankelijke laboratorium zal oprichten bij het Department of Biological Engineering van het MIT en het Ragon Institute, vertegenwoordigt een nieuwe generatie computerwetenschappers die de veroudering van onderzoek transformeren door middel van innovatief machinaal leren.

Baanbrekende ontdekking in cellulaire verouderingsmechanismen

Het baanbrekende werk van Dr. Sun richt zich op de ontwikkeling van 'ruimtelijke verouderingsklokken': geavanceerde machine learning-modellen die de biologische leeftijd op individueel cellulair niveau kunnen meten. Dit vertegenwoordigt een grote sprong voorwaarts ten opzichte van traditioneel verouderingsonderzoek, waarbij weefsels of organen doorgaans als hele eenheden worden onderzocht. Zijn recente Nature-publicatie (2025) laat zien hoe deze computerhulpmiddelen specifieke celtypen kunnen identificeren die het verouderingstraject van hun cellulaire buren dramatisch beïnvloeden, en zowel in pro-verouderende als in pro-verjongende richtingen werken.

“Ik ben altijd gefascineerd geweest door de biologie van veroudering”, legt Dr. Sun uit in een interview. "Waarom krijgen we rimpels naarmate we ouder worden? Waarom wordt het moeilijker om te leren en gemakkelijker om te vergeten? Waarom leven sommige dieren aanzienlijk langer dan andere, maar lijken alle dieren ouder te worden?" Deze fundamentele vragen wekten zijn vroege interesse in verouderingsonderzoek, die kristalliseerde na de ontdekking van Cynthia Kenyons werk over de dramatische verlenging van de levensduur bij C. elegans tijdens zijn basisschooljaren.

Revolutionair computationeel raamwerk voor verouderingsonderzoek

De aanpak van de Stanford-onderzoeker vertegenwoordigt een fundamentele verandering in de manier waarop wetenschappers veroudering bestuderen. Traditionele methoden bieden vaak globale momentopnamen van verouderingsprocessen, maar de ruimtelijke verouderingsklokken van Dr. Sun kunnen vaststellen welke cellen sneller of langzamer verouderen in complexe weefselomgevingen. Dit gedetailleerde inzicht opent nieuwe mogelijkheden voor gerichte interventies. Kunnen onderzoekers ten slotte de specifieke cellulaire ‘slechte actoren’ identificeren en aanpassen die de veroudering in hersenweefsel versnellen? Zou het mogelijk zijn om de activiteit van cellen die de jeugdige functie van hun buren bevorderen, te verbeteren?

De onderzoeksmethodologie van Dr. Door ruimtelijke transcriptomics te combineren met eencellige analyse produceert Sun gedetailleerde kaarten van hoe veroudering door hersenweefsel voortschrijdt. Zijn machine learning-modellen identificeren niet alleen verouderde cellen; ze onthullen de complexe intercellulaire communicatienetwerken die bepalen of aangrenzende cellen snel verouderen of jeugdige kenmerken behouden.

Van wiskundige grondbeginselen tot biologische ontdekkingen

Het pad naar deze doorbraak wordt weerspiegeld door de unieke interdisciplinaire achtergrond van Dr. Sun. Hij groeide op in Pueblo, Colorado, bracht talloze uren door in de openbare bibliotheek en raakte gefascineerd door dinosaurussen en ruimteverkenning voordat hij zich op wiskunde concentreerde. ‘Wiskunde was op de middelbare school mijn favoriete vak’, merkt hij op, ‘en hoewel het misschien niet direct mijn passie voor wetenschap heeft aangewakkerd, heeft mijn vroege liefde voor wiskunde de onderzoeksgebieden en benaderingen gevormd waartoe ik me aangetrokken voelde.’

Deze wiskundige basis bleek cruciaal toen Dr. Sun computermodellen begon te ontwikkelen tijdens zijn bachelorjaren aan Harvard, waar hij scheikunde, natuurkunde en wiskunde toepaste. Zijn projecten varieerden van het simuleren van de ontwikkeling van chromosomen tot het bouwen van wiskundige modellen van veroudering en het gebruik van machine learning om de leeftijd te voorspellen op basis van multi-AMICS-gegevens. Deze ervaringen vormden de basis voor de computationele geletterdheid die later zijn revolutionaire ontwikkeling van ruimtelijke veroudering mogelijk zou maken.

Implicaties voor onderzoek naar dementie en neurodegeneratie

De praktische toepassingen van het werk van Dr. Sun gaan veel verder dan fundamenteel onderzoek. Het computationele raamwerk zou de manier kunnen veranderen waarop onderzoekers leeftijdsgebonden ziekten benaderen, met name dementie en andere neurodegeneratieve ziekten. Door de specifieke cellulaire mechanismen te identificeren die hersenveroudering veroorzaken, kunnen wetenschappers preciezere therapeutische doelen ontwikkelen. Wat als behandelingen zo zouden kunnen worden ontworpen dat de verjongende signalen van nuttige cellen tegelijkertijd de pro-verouderingsinvloeden van problematische cellulaire populaties onderdrukken?

Het onderzoek van Dr. Sun roept ook fascinerende vragen op over de aard van het ouder worden zelf. Als individuele cellen het verouderingsproces van hun buren kunnen beïnvloeden, hoe kunnen omgevingsfactoren of therapeutische interventies dan misbruik maken van deze cellulaire communicatienetwerken? Zou het begrijpen van deze mechanismen kunnen leiden tot behandelingen die niet alleen de veroudering vertragen, maar deze in specifieke hersengebieden zelfs omkeren?

Bouwen aan de volgende generatie verouderende onderzoekers

Naast zijn onderzoeksbijdragen benadrukte Dr. Sun het belang van het begeleiden van toekomstige wetenschappers. “Buiten mijn onderzoek vind ik het geweldig om mijn eigen laboratorium op te richten en studenten en postdocs te begeleiden”, legt hij uit. “Ik wil de volgende generatie wetenschappers ondersteunen en cultiveren, zowel op het gebied van verouderingsonderzoek als daarbuiten.”

Zijn toewijding aan wetenschappelijk mentorschap weerspiegelt bredere zorgen over het ondersteunen van jonge onderzoekers bij de onvermijdelijke uitdagingen van wetenschappelijke ontdekkingen. Dr. Sun merkt op dat de wetenschappelijke gemeenschap vaak de nadruk legt op succes boven falen, ook al komt falen "buitengewoon vaker voor dan eerstgenoemde, en vaak is een reeks mislukkingen de katalysator voor de uiteindelijke creatie of het succes van onderzoek."

Toekomstige richtingen in computerveroudering

Kijkend naar de toekomst zal Dr. His lab zich richten op het bouwen van grootschalige AI-modellen om de effecten van biologische verstoringen op meerdere schalen te voorspellen, waardoor computerschermen met hoge doorvoer voor verjongingsinspanningen mogelijk worden.

De langetermijnvisie van de onderzoeker omvat het vertalen van computationele ontdekkingen in effectieve therapieën. Zijn werk suggereert een toekomst waarin onderzoek naar veroudering verder gaat dan alleen het beschrijven van wat er gebeurt tijdens het ouder worden, maar ook controleert hoe het precies plaatsvindt. Kunnen de ruimtelijke verouderingsklokken uiteindelijk gepersonaliseerde antiverouderingsbehandelingen begeleiden die zijn afgestemd op de specifieke cellulaire verouderingspatronen van een individu?

Het onderzoek van Dr. Sun benadrukt ook de zich ontwikkelende relatie tussen kunstmatige intelligentie en biologische ontdekkingen. Zijn ruimtelijke verouderingsklokken laten zien hoe machinaal leren niet alleen complexe biologische gegevens kan analyseren, maar ook compleet nieuwe inzichten kan genereren in fundamentele levensprocessen. Welke andere biologische mysteries zouden soortgelijke AI-gestuurde benaderingen kunnen opleveren naarmate de rekenkracht blijft toenemen?

Het genomische persinterview door Dr. Eric Sun maakt deel uit van een grotere serie genaamd Innovators & Ideas, waarin de mensen achter de meest invloedrijke wetenschappelijke doorbraken van vandaag worden belicht. Elk interview in de serie bevat een mix van baanbrekend onderzoek en persoonlijke reflecties, waardoor lezers een uitgebreid beeld krijgen van de wetenschappers die de toekomst vormgeven. Door de focus op professionele prestaties te combineren met persoonlijke inzichten, nodigt deze interviewstijl uit tot een rijker verhaal dat lezers zowel boeit als verlicht. Dit formaat biedt een ideaal startpunt voor profielen die de impact van de wetenschapper op het veld onderzoeken en tegelijkertijd bredere menselijke thema's aanraken. Bezoek onze publicatiewebsite voor meer informatie over de onderzoeksleiders en rijzende sterren in onze Innovators and Ideas - Genomic Press Interview Series:

Bronnen: