一项最新的研究表明，高分辨率成像技术和人工智能（AI）相结合，可以有效追踪因受伤、衰老或疾病而受损的细胞。这类不再正常生长和繁殖的细胞被称为“衰老细胞”，在伤口修复和衰老相关疾病如癌症和心脏病中扮演重要角色。因此，追踪这些细胞有助于更好地理解组织随时间逐渐失去再生能力的过程，以及它们如何促进疾病的发展。此外，这一工具还可能为逆转这种损害的治疗方法提供线索。 研究由纽约大学朗格医学中心骨科手术部门的科学家领导，他们在《自然通讯》杂志上发表了在线文章。研究人员使用AI分析了随着时间推移受化学物质损害的动物细胞，这些细胞的变化模拟了人类的衰老过程。他们发现，衰老细胞的细胞核会出现多种可测量的特征变化，包括细胞核扩大、中心区域更密集、形状变得不规则、遗传物质染色变浅等。进一步测试确认，这些具有特定特征的细胞确实已经发生了衰老，显示出停止繁殖、DNA损伤和酶储存颗粒紧密堆积的迹象。此外，这些细胞还对现有的衰老细胞清除药物表现出响应。 基于这些分析，研究团队开发了一种称为“细胞核形态测量管道”（NMP）的工具，通过检测细胞核的物理变化来生成一个单一的衰老评分，范围从-20到+20。研究人员通过对比不同年龄段的小鼠（3个月至2年以上）的健康和病变细胞，验证了NMP评分的有效性。结果显示，老年小鼠的细胞群体的NMP评分显著低于年轻小鼠。 此外，研究团队还在不同年龄段小鼠的受伤肌肉组织修复过程中测试了NMP工具，发现在年轻的、成年的和老年的小鼠中，NMP能够准确地追踪不同类型细胞（如间充质干细胞、肌肉干细胞、内皮细胞和免疫细胞）中的衰老细胞和非衰老细胞的变化水平。例如，NMP确认，在未受伤的小鼠中几乎没有衰老的肌肉干细胞，但在受伤后立即出现大量，随着组织的再生逐渐减少。 最后，研究团队还利用NMP成功区分了健康和衰老的软骨细胞，后者在患有骨关节炎的老年小鼠中比在年轻健康的个体中多出10倍。骨关节炎是已知的随年龄增长而恶化的疾病。首席研究员Michael Wosczyna博士表示，他们的研究表明，特定的细胞核形态学特征可以作为可靠的工具，用于识别和追踪衰老细胞，这对于未来关于组织再生、衰老和渐进性疾病的研究至关重要。 业内专家认为，这项研究为衰老细胞的深入研究奠定了坚实的基矗，NMP工具的应用前景广泛，不仅限于实验室内，还可能助力临床治疗的发展。纽约大学朗格医学中心是美国领先的医疗机构之一，其骨科手术部门在该领域拥有丰富的经验和技术积累。研究团队计划进一步试验NMP在人体组织中的应用，并将其与其他生物标志物工具结合，以更全面地研究衰老及其在伤口修复、衰老和疾病中的各种作用。