Wykorzystanie uczenia maszynowego do mapowania starzenia się mózgu na poziomie komórkowym

Wykorzystanie uczenia maszynowego do mapowania starzenia się mózgu na poziomie komórkowym

W szeroko zakrojonym wywiadzie prasowym poświęconym genomice badacz z Uniwersytetu Stanforda, Eric Sun, pokazuje, jak uczenie maszynowe rewolucjonizuje nasze rozumienie starzenia się mózgu z niespotykaną dotąd rozdzielczością komórkową. Dr Sun, który w 2026 r. utworzy swoje niezależne laboratorium na Wydziale Inżynierii Biologicznej MIT i w Instytucie Ragon, reprezentuje nowe pokolenie informatyków, którzy zmieniają proces starzenia się badań poprzez innowacyjne uczenie maszynowe.

Przełomowe odkrycie w mechanizmach starzenia się komórek

Przełomowa praca dr Sun koncentruje się na opracowaniu „przestrzennych zegarów starzenia” – wyrafinowanych modeli uczenia maszynowego, które mogą mierzyć wiek biologiczny na poziomie poszczególnych komórek. Stanowi to milowy krok w porównaniu z tradycyjnymi badaniami nad starzeniem się, które zazwyczaj badają tkanki lub narządy jako całe jednostki. Jego niedawna publikacja Nature Publication (2025) pokazuje, w jaki sposób te narzędzia obliczeniowe mogą identyfikować określone typy komórek, które w dramatyczny sposób wpływają na trajektorię starzenia się swoich sąsiadów komórkowych, działając w kierunku sprzyjającym starzeniu się lub odmładzaniu.

„Zawsze fascynowała mnie biologia starzenia się” – wyjaśnia dr Sun w wywiadzie. „Dlaczego wraz z wiekiem pojawiają się zmarszczki? Dlaczego trudniej się ich nauczyć i łatwiej zapomnieć? Dlaczego niektóre zwierzęta żyją znacznie dłużej niż inne, ale pozornie wszystkie zwierzęta doświadczają starzenia się?” Te fundamentalne pytania zapoczątkowały jego wczesne zainteresowanie badaniami nad starzeniem się, które skrystalizowało się po odkryciu pracy Cynthii Kenyon na temat dramatycznego wydłużenia życia C. elegans w latach nauki w szkole podstawowej.

Rewolucyjne ramy obliczeniowe do badań nad starzeniem się

Podejście badacza ze Stanford stanowi zasadniczą zmianę w sposobie, w jaki naukowcy badają starzenie się. Tradycyjne metody często dostarczają ogólnych migawek procesów starzenia, ale przestrzenne zegary starzenia opracowane przez dr Sun mogą wskazać, które komórki starzeją się szybciej, a które wolniej w złożonych środowiskach tkankowych. To szczegółowe zrozumienie otwiera nowe możliwości ukierunkowanych interwencji. Wreszcie, czy badacze mogliby zidentyfikować i zmodyfikować specyficznych „złych aktorów” komórkowych, które przyspieszają starzenie się tkanki mózgowej? Czy byłoby możliwe zwiększenie aktywności komórek promujących młodzieńcze funkcjonowanie u swoich sąsiadów?

Metodologia badań dr. Łącząc transkryptomię przestrzenną z analizą pojedynczych komórek, firma Sun tworzy szczegółowe mapy postępu starzenia się w tkance mózgowej. Jego modele uczenia maszynowego nie tylko identyfikują starzejące się komórki – ujawniają złożone sieci komunikacji międzykomórkowej, które decydują o tym, czy sąsiednie komórki starzeją się szybko, czy też zachowują młodzieńcze cechy.

Od podstaw matematycznych po odkrycia biologiczne

Ścieżkę do tego przełomu odzwierciedla wyjątkowe, interdyscyplinarne doświadczenie doktora Suna. Dorastając w Pueblo w Kolorado, spędził niezliczone godziny w bibliotece publicznej i zafascynował się dinozaurami i eksploracją kosmosu, zanim skupił się na matematyce. „Matematyka była moim ulubionym przedmiotem w szkole średniej” – zauważa – „i choć może nie rozpaliła ona bezpośrednio mojej pasji do nauk ścisłych, moja wczesna miłość do matematyki ukształtowała obszary badawcze i podejścia, które mnie pociągały”.

Te podstawy matematyczne okazały się kluczowe, gdy dr Sun zaczął opracowywać modele obliczeniowe podczas studiów licencjackich na Harvardzie, gdzie stosował chemię, fizykę i matematykę. Jego projekty obejmowały symulację rozwoju chromosomów, budowanie modeli matematycznych starzenia się i wykorzystywanie uczenia maszynowego do przewidywania wieku na podstawie danych z wielu źródeł AMICS. Doświadczenia te ugruntowały wiedzę obliczeniową, która później umożliwiła mu rewolucyjny rozwój starzenia przestrzennego.

Implikacje dla badań nad demencją i neurodegeneracją

Praktyczne zastosowania pracy doktora Suna wykraczają daleko poza badania podstawowe. Jego ramy obliczeniowe mogą zmienić sposób, w jaki badacze podchodzą do chorób związanych z wiekiem, zwłaszcza demencji i innych chorób neurodegeneracyjnych. Identyfikując konkretne mechanizmy komórkowe odpowiedzialne za starzenie się mózgu, naukowcy mogą opracować bardziej precyzyjne cele terapeutyczne. Co by było, gdyby można było zaprojektować terapie w taki sposób, aby odmładzające sygnały z korzystnych komórek jednocześnie tłumiły wpływ prostarzeniowy problematycznych populacji komórkowych?

Badania dr Sun rodzą także fascynujące pytania dotyczące natury samego starzenia się. Jeśli poszczególne komórki mogą wpływać na trajektorie starzenia się swoich sąsiadów, w jaki sposób czynniki środowiskowe lub interwencje terapeutyczne mogą wykorzystać te komórkowe sieci komunikacyjne? Czy zrozumienie tych mechanizmów może prowadzić do opracowania terapii, które nie tylko spowalniają starzenie się, ale wręcz je odwracają w określonych obszarach mózgu?

Budowanie kolejnego pokolenia starzejących się badaczy

Oprócz wkładu badawczego dr Sun podkreśla znaczenie mentorowania przyszłych naukowców. „Poza badaniami cieszę się, że mogę założyć własne laboratorium i być mentorem dla studentów i postdoktorów” – wyjaśnia. „Chcę wspierać i kultywować kolejne pokolenie naukowców, zarówno w obszarze badań nad starzeniem się, jak i poza nim”.

Jego zaangażowanie w mentoring naukowy odzwierciedla szersze obawy dotyczące wspierania młodych badaczy w obliczu nieuniknionych wyzwań związanych z odkryciami naukowymi. Dr Sun zauważa, że ​​społeczność naukowa często przedkłada sukces nad porażkę, mimo że porażka jest „niezwykle częstsza niż pierwsza i często seria niepowodzeń jest katalizatorem ostatecznego powstania badań lub sukcesu”.

Przyszłe kierunki starzenia się komputerów

Patrząc w przyszłość, dr Jego laboratorium skoncentruje się na budowaniu wielkoskalowych modeli sztucznej inteligencji w celu przewidywania skutków zaburzeń biologicznych w wielu skalach, potencjalnie umożliwiając wysokoprzepustowe ekrany obliczeniowe na potrzeby wysiłków odmładzających.

Długoterminowa wizja badacza obejmuje przełożenie odkryć obliczeniowych na skuteczne terapie. Jego praca sugeruje przyszłość, w której badania nad starzeniem się wykraczają poza opisywanie tego, co dzieje się podczas starzenia, i skupiają się na dokładnej kontroli jego przebiegu. Czy jego przestrzenne zegary starzenia mogłyby ostatecznie ukierunkować spersonalizowane terapie przeciwstarzeniowe dostosowane do specyficznych wzorców starzenia się komórek danej osoby?

Badania dr Suna podkreślają także ewoluujący związek między sztuczną inteligencją a odkryciami biologicznymi. Jego przestrzenne zegary starzenia pokazują, jak uczenie maszynowe może nie tylko analizować złożone dane biologiczne, ale także generować zupełnie nowe spostrzeżenia na temat podstawowych procesów życiowych. Jakie inne biologiczne tajemnice mogą zaowocować podobnymi podejściami opartymi na sztucznej inteligencji w miarę ciągłego wzrostu mocy obliczeniowej?

Wywiad prasowy dotyczący genomiki przeprowadzony przez dr Erica Suna jest częścią większej serii zatytułowanej Innowatorzy i pomysły, która przedstawia ludzi odpowiedzialnych za najbardziej wpływowe współczesne przełomy naukowe. Każdy wywiad z tej serii zawiera mieszankę nowatorskich badań i osobistych refleksji, dając czytelnikom wszechstronne spojrzenie na naukowców kształtujących przyszłość. Łącząc skupienie się na osiągnięciach zawodowych z osobistymi spostrzeżeniami, ten styl wywiadu zachęca do bogatszej narracji, która zarówno angażuje, jak i oświeca czytelników. Ten format stanowi idealny punkt wyjścia dla profili, które badają wpływ naukowca na tę dziedzinę, dotykając jednocześnie szerszych tematów ludzkich. Więcej informacji na temat liderów badań i wschodzących gwiazd z naszej serii wywiadów „Innowatorzy i pomysły – Genomic Press Interview” można znaleźć na naszej stronie internetowej z publikacjami:

Źródła: