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单细胞衰老识别揭示衰老异质性、轨迹及调控因子
——Tao等人在《Cell Metabolism》发表机器学习工具SenCID的开发与应用

作者及机构
本研究由北京大学前沿交叉学科研究院定量生物学中心（Peking-Tsinghua Center for Life Sciences）的Wanyu Tao、Zhengqing Yu和Jing-Dong J. Han（通讯作者，邮箱jackie.han@pku.edu.cn）合作完成，成果于2024年5月7日发表于《Cell Metabolism》（Volume 36, 1–18页），DOI: 10.1016/j.cmet.2024.03.009。

学术背景

研究领域与动机
细胞衰老（cellular senescence）是衰老相关疾病的核心机制，但其高度异质性导致研究面临两大挑战：
1. 缺乏通用标记物：现有标志物（如p16、SA-β-gal）在非衰老细胞中也可能表达，且不同细胞类型响应差异显著；
2. 技术局限：传统转录组分析方法难以区分衰老细胞与静息（quiescent）或分化细胞。

研究目标
开发机器学习工具SenCID（Senescent Cell Identification），实现以下功能：
- 精准识别单细胞和批量转录组中的衰老细胞；
- 解析衰老异质性（heterogeneity）及其调控网络；
- 为靶向清除衰老细胞（senolytics）提供精准干预策略。

研究流程与方法

1. 数据收集与模型训练

• 数据集：整合52项研究的602个样本，涵盖30种细胞类型（如肺成纤维细胞、血管平滑肌细胞）和57种衰老诱导条件（如DNA损伤、氧化应激）。
  
• 算法开发：对比支持向量机（SVM）、随机森林和深度神经网络，最终选择SVM构建SenCID模型，采用“留一细胞类型交叉验证”（leave-one-cell-type-out）策略优化泛化能力。
  
• 特征选择：通过递归特征消除（RFE）从1,290个衰老相关基因（SRGs）中筛选出细胞类型特异性标记，定义6种衰老身份（Senescence Identity, SID）。
  

2. 模型验证与功能分析

• 特异性验证：测试SenCID在活化成纤维细胞、巨噬细胞等非衰老状态下的假阳性率，证实其可区分急性DNA损伤与永久性衰老。
  
• 功能富集：通过基因集富集分析（GSEA）揭示不同SID的独特功能偏好（如SID2富集脂质合成，SID3富集线粒体功能）。
  
• 药物响应实验：验证SID5细胞（如肺成纤维细胞）对强心苷类senolytics的敏感性，与SA-β-gal染色结果一致。
  

3. 单细胞衰老轨迹重建

• 应用场景：分析正常衰老、慢性肺病（如IPF）和COVID-19患者的肺泡Ⅱ型上皮细胞（AT2），发现：
  
  • 共同终点：所有轨迹均以细胞连接和溶酶体功能上调为终点；
    
  • 异质性路径：衰老诱导条件不同导致中间态基因表达差异（如COVID-19中氨基酸代谢下调，而衰老中核糖体功能丧失）。
    
• 调控网络：转录因子（TF）分析揭示CEBPD、STAT1等核心调控模块在多种疾病中保守。
  

4. 高通量筛选衰老调控因子

• Perturb-seq数据：应用SenCID分析RPE1（SID3）和K562（SID6）细胞的单细胞CRISPR筛选数据，发现：
  
  • 促衰老靶点：8类功能模块（如核糖体生物发生、DNA复制）的扰动可诱导衰老；
    
  • 核心通路：组2基因（如AURKB、CDC45）通过细胞周期和染色质分离调控衰老进程；
    
  • 抑衰老靶点：PTEN和PGD敲低可缓解衰老表型。
    

主要结果与逻辑链条

1. SID分类的生物学意义

   • 基线衰老评分（BSS）：与细胞干性（stemness）呈负相关（Spearman r=-0.52），提示高分化细胞更易衰老。
     
   • 药物响应差异：SID5细胞因高表达BCL2家族基因，对强心苷类senolytics敏感（p<0.01）。
     

2. 疾病相关衰老轨迹

   • 自分泌环路：IPF和COVID-19的衰老AT2细胞中，EGF-EGFR等自分泌相互作用显著增加，可能加剧病理进程。
     
   • TF动态模式：ZBTB7A在4种疾病轨迹中均上调，而USF2仅在慢性病中下调，提示调控网络的疾病特异性。
     

3. 调控因子层级

   • RPE1细胞：组2基因（如CDC45）是其他7组促衰老扰动的核心中介；
     
   • K562细胞：p53缺失导致衰老依赖核糖体功能失调而非细胞周期阻滞。
     

结论与价值

科学意义
- 理论层面：首次系统性定义衰老的6种分子身份，阐明异质性源于细胞类型与诱导条件的交互作用；
- 技术层面：SenCID是首个适用于单细胞和批量转录组的衰老量化工具，AUC达0.9以上。

应用前景
- 精准医疗：SID分类可指导senolytics的细胞类型特异性使用；
- 药物开发：筛选出的PGD等靶点兼具抗癌和抗衰老潜力。

研究亮点

1. 方法创新：SenCID整合多组学数据，克服了单标记物的局限性；
   
2. 发现深度：揭示衰老终点的保守性与路径的异质性并存；
   
3. 跨疾病应用：从正常衰老到COVID-19，均验证工具的普适性。
   

局限与展望
当前Perturb-seq仅在永生化细胞中开展，未来需在原代细胞中验证抑衰老靶点。

（报告总字数：约1800字）