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作者及机构
本研究由Imanol Duran（1,2）、Joaquim Pombo（1,2）、Bin Sun（1,2）等来自英国MRC Laboratory of Medical Sciences（LMS）、德国German Cancer Research Center（DKFZ）及多所高校的联合团队完成，通讯作者为Jesús Gil（Imperial College London）。研究成果发表于Nature Communications（2024年2月，卷15，文章号1041）。

学术背景

研究领域：细胞衰老（cellular senescence）与机器学习（machine learning）的交叉领域。
研究动机：细胞衰老是细胞应对应激（如DNA损伤、癌基因激活）的稳定细胞周期停滞状态，与衰老、癌症和纤维化等病理过程密切相关。近年来，靶向清除衰老细胞的“senolytics”（衰老细胞清除剂）和诱导衰老的“senomorphics”（衰老表型调节剂）成为治疗新策略，但缺乏可靠且普适的衰老细胞鉴定方法是当前瓶颈。传统标记物如SA-β-gal（衰老相关β-半乳糖苷酶）和p16INK4a存在特异性低或技术限制。
研究目标：开发基于核形态特征的机器学习算法，实现跨细胞类型和应激源的衰老细胞精准识别，并应用于衰老相关疾病模型和药物筛选。

研究流程与实验设计

1. 核形态特征分析与分类器开发

• 研究对象：人肺癌细胞系A549（依托泊苷诱导衰老）、原代成纤维细胞IMR90等。
  
• 实验方法：
  
  • 高内涵成像：通过高通量显微镜（In Cell Analyzer 2500HS）获取DAPI染色的核形态参数（面积、紧密度、位移等7项特征）。
    
  • 机器学习训练：
    
  • 分类树（Classification Tree）和随机森林（Random Forest）算法：基于核特征区分衰老（依托泊苷处理）与非衰老细胞（DMSO对照）。
    
  • 开源软件验证：使用CellProfiler提取17项核特征，构建独立分类器（AEMCP/AERFMCP），验证算法普适性。
    
• 关键创新：开发了通用模型（GM）和投票共识算法（VCA），整合多细胞类型（A549、SK-MEL-103等）和多应激源（化疗药、激酶抑制剂）数据。

2. 分类器验证与特异性测试

• 区分衰老与静止（quiescence）：
  
  • 低血清（0.5% FBS）诱导的静止A549细胞未被误判为衰老（SA-β-gal阴性，分类器预测阴性）。
    
• 区分衰老与DNA损伤：
  
  • γ射线诱导的DNA损伤细胞仅部分被分类器识别（30%），而Aurora激酶抑制剂MLN8054（无显著DNA损伤）仍被准确预测为衰老，表明算法依赖核形态而非单纯DNA损伤。
    

3. 应用一：衰老药物筛选

• 筛选库：676种靶向药物（Selleck化合物库）。
  
• 策略：
  
  • 使用GM分类器预测A549（癌细胞）和IMR90（正常细胞）的衰老诱导效率，筛选癌选择性衰老诱导剂。
    
• 结果：
  
  • 发现27种药物（如Aurora激酶抑制剂MLN8054、Eg5抑制剂ARQ621）特异性诱导A549衰老，而11种（如PARP1抑制剂AG-14361）仅作用于IMR90。
    
  • 机制验证：MLN8054通过上调p21CIP1/p53通路选择性触发癌细胞衰老，增强senolytic药物ABT-263的杀伤效果（“one-two punch”策略）。

4. 应用二：组织衰老评分（TSS）开发

• 模型构建：
  
  • 小鼠肝癌模型（NRASG12V诱导）：通过QuPath分析肝组织切片的核形态（面积、Feret直径等），结合p21CIP1染色定义“细胞衰老评分（CSS）”，衍生组织衰老评分（TSS）。
    
• 验证场景：
  
  • 肝纤维化（CCl4诱导）：TSS与p21CIP1阳性细胞比例显著相关（p<0.01）。
    
  • 衰老小鼠肝脏：老年组（600天）TSS显著高于年轻组（90天）。
    
  • 人类非酒精性脂肪肝（NAFLD）：TSS与p16INK4a阳性细胞数呈正相关（r=0.386, p=0.024）。

主要结果与逻辑链条

1. 核形态作为衰老标志：依托泊苷处理的A549细胞核面积增大、紧密度降低（p<0.001），但单一参数无法区分衰老，需机器学习整合（图1F）。
   
2. 算法普适性：GM分类器在12种衰老条件下AUC>0.9，且适用于CellProfiler开源数据（Supplementary Fig. 3）。
   
3. 药物筛选价值：ARQ621通过抑制Eg5选择性诱导癌细胞衰老，联合ABT-263可清除75% A549细胞（图6F）。
   
4. TSS临床潜力：在NAFLD患者中，TSS无需抗体染色即可量化组织衰老（图9D），为病理诊断提供新工具。

结论与价值

科学价值：
- 首次系统证明核形态特征可作为跨细胞类型和应激源的衰老标志，突破了传统标记物的局限性。
- 提供可扩展的算法框架（如VCA），支持其他实验室通过开源工具（CellProfiler/QuPath）应用。

应用价值：
- 药物开发：加速癌选择性衰老诱导剂和senolytics的发现与验证。
- 临床病理：TSS为衰老相关疾病（如肝纤维化、NAFLD）的无创诊断提供可能。

研究亮点

1. 方法创新：将可解释的核形态参数（非黑箱图像）与机器学习结合，兼顾准确性与可重复性。
   
2. 跨场景验证：从体外细胞模型到小鼠和人类组织，全面覆盖衰老研究场景。
   
3. 转化医学：算法直接应用于药物筛选和临床样本分析，推动衰老研究向治疗转化。

其他价值

• 数据共享：公开训练集和算法代码（见原文“Code Availability”），促进领域协作。
  
• 技术适配性：分类器兼容常规显微镜数据，降低技术门槛。