Använda maskininlärning för att kartlägga hjärnans åldrande på cellnivå

Använda maskininlärning för att kartlägga hjärnans åldrande på cellnivå

I en omfattande genomisk pressintervju visar Stanford University-forskaren Eric Sun hur maskininlärning revolutionerar vår förståelse av hjärnans åldrande med oöverträffad cellupplösning. Dr Sun, som kommer att etablera sitt oberoende laboratorium vid MIT:s institution för biologisk teknik och Ragon Institute 2026, representerar en ny generation datavetare som förändrar forskningens åldrande genom innovativ maskininlärning.

Banbrytande upptäckt i cellulära åldrandemekanismer

Dr Suns banbrytande arbete fokuserar på att utveckla "spatiala åldrande klockor" - sofistikerade maskininlärningsmodeller som kan mäta biologisk ålder på individuell cellnivå. Detta representerar ett kvantsprång från traditionell åldrandeforskning, som vanligtvis undersöker vävnader eller organ som hela enheter. Hans senaste Nature Publication (2025) visar hur dessa beräkningsverktyg kan identifiera specifika celltyper som dramatiskt påverkar åldrandebanan för sina cellulära grannar, och agerar i antingen pro-aging eller pro-föryngrande riktningar.

"Jag har alltid varit fascinerad av åldrandets biologi", förklarar Dr Sun i en intervju. "Varför får vi rynkor när vi blir äldre? Varför blir det svårare att lära sig och lättare att glömma? Varför är det så att vissa djur lever betydligt längre än andra, men till synes upplever alla djur att åldras?" Dessa grundläggande frågor väckte hans tidiga intresse för åldrandeforskning, som kristalliserades efter upptäckten av Cynthia Kenyons arbete med dramatisk livslängdsförlängning i C. elegans under hans grundskoleår.

Revolutionerande beräkningsram för åldrandeforskning

Stanford-forskarens tillvägagångssätt representerar en grundläggande förändring i hur forskare studerar åldrande. Traditionella metoder ger ofta breda ögonblicksbilder av åldrandeprocesser, men Dr. Suns rumsliga åldrandeklockor kan peka ut vilka celler som åldras snabbare eller långsammare i komplexa vävnadsmiljöer. Denna detaljerade förståelse öppnar för nya möjligheter för riktade insatser. Slutligen, kunde forskare identifiera och modifiera de specifika cellulära "dåliga aktörerna" som påskyndar åldrandet i hjärnvävnad? Kan det vara möjligt att öka aktiviteten hos celler som främjar ungdomlig funktion hos sina grannar?

Dr. Forskningsmetodologin Genom att kombinera rumslig transkriptomik med encellsanalys, producerar Sun detaljerade kartor över hur åldrandet fortskrider genom hjärnvävnad. Hans maskininlärningsmodeller identifierar inte bara åldrade celler – de avslöjar de komplexa intercellulära kommunikationsnätverk som avgör om närliggande celler åldras snabbt eller bibehåller ungdomliga egenskaper.

Från matematiska grunder till biologisk upptäckt

Vägen till detta genombrott återspeglas av Dr. Suns unika tvärvetenskapliga bakgrund. När han växte upp i Pueblo, Colorado, tillbringade han otaliga timmar i det offentliga biblioteket och blev fascinerad av dinosaurier och rymdutforskning innan han fokuserade på matematik. "Matematik var mitt favoritämne genom gymnasiet", konstaterar han, "och även om det kanske inte direkt har väckt min passion för naturvetenskap, formade min tidiga kärlek till matematik de forskningsområden och tillvägagångssätt som jag drogs till."

Denna matematiska grund visade sig vara avgörande när Dr. Sun började utveckla beräkningsmodeller under sin grundutbildning vid Harvard, där han tillämpade kemi, fysik och matematik. Hans projekt sträckte sig från att simulera kromosomutveckling till att bygga matematiska modeller för åldrande och använda maskininlärning för att förutsäga ålder från multi-AMICS-data. Dessa erfarenheter etablerade den beräkningskunnighet som senare skulle möjliggöra hans revolutionära utveckling av rumsligt åldrande.

Implikationer för forskning om demens och neurodegeneration

De praktiska tillämpningarna av Dr. Suns arbete går långt utöver grundforskning. Dess beräkningsram kan förändra hur forskare närmar sig åldersrelaterade sjukdomar, särskilt demens och andra neurodegenerativa sjukdomar. Genom att identifiera de specifika cellulära mekanismerna som driver hjärnans åldrande kan forskare utveckla mer exakta terapeutiska mål. Tänk om behandlingar kunde utformas så att de föryngrande signalerna från nyttiga celler samtidigt undertrycker pro-aging influenserna från problematiska cellpopulationer?

Dr. Suns forskning väcker också fascinerande frågor om åldrandets natur. Om enskilda celler kan påverka sina grannars åldrandebanor, hur kan miljöfaktorer eller terapeutiska ingrepp utnyttja dessa cellulära kommunikationsnätverk? Kan förståelse av dessa mekanismer leda till behandlingar som inte bara bromsar åldrandet, utan faktiskt vänder på det i specifika hjärnregioner?

Bygga nästa generation av åldrande forskare

Utöver sina forskningsbidrag, Dr Sun vikten av att vara mentor för framtida vetenskapsmän. "Utöver min forskning är jag glad över att etablera mitt eget laboratorium och mentor studenter och postdoktorer", förklarar han. "Jag vill stödja och odla nästa generations forskare, både inom området åldrande forskning och utanför."

Hans engagemang för vetenskapligt mentorskap återspeglar en bredare oro för att stödja unga forskare genom de oundvikliga utmaningarna med vetenskapliga upptäckter. Dr. Sun noterar att det vetenskapliga samfundet ofta betonar framgång framför misslyckande, även om misslyckande är "extraordinärt vanligare än det förra, och ofta är en serie misslyckanden katalysatorn för eventuell forskningsskapande eller framgång."

Framtida riktningar i datoråldring

Med blickar mot framtiden kommer Dr. Hans labb att fokusera på att bygga storskaliga AI-modeller för att förutsäga effekterna av biologiska störningar i flera skalor, vilket potentiellt möjliggör beräkningsskärmar med hög genomströmning för föryngringsinsatser.

Forskarens långsiktiga vision inkluderar att översätta beräkningsupptäckter till effektiv terapi. Hans arbete föreslår en framtid där åldrandeforskning går utöver att beskriva vad som händer under åldrandet till att kontrollera exakt hur det uppstår. Kan dess rumsliga åldrande klockor så småningom vägleda personliga anti-aging behandlingar skräddarsydda för en individs specifika cellulära åldrande mönster?

Dr Suns forskning belyser också det framväxande förhållandet mellan artificiell intelligens och biologisk upptäckt. Hans rumsliga åldrande klockor visar hur maskininlärning inte bara kan analysera komplexa biologiska data, utan också generera helt nya insikter om grundläggande livsprocesser. Vilka andra biologiska mysterier kan ge liknande AI-drivna tillvägagångssätt när datorkraften fortsätter att utvecklas?

Den genomiska pressintervjun av Dr Eric Sun är en del av en större serie kallad Innovators & Ideas, som lyfter fram människorna bakom dagens mest inflytelserika vetenskapliga genombrott. Varje intervju i serien innehåller en blandning av banbrytande forskning och personliga reflektioner, vilket ger läsarna en heltäckande titt på forskarna som formar framtiden. Genom att kombinera fokus på professionella prestationer med personliga insikter inbjuder denna intervjustil till en rikare berättelse som både engagerar och upplyser läsarna. Detta format ger en idealisk utgångspunkt för profiler som utforskar forskarens inverkan på fältet samtidigt som de berör bredare mänskliga teman. För mer information om forskningsledarna och de stigande stjärnorna i vår Innovators and Ideas - Genomic Press Interview Series, besök vår publikationswebbplats:

Källor: