细胞衰老是一种细胞永久停止分裂但仍保持代谢活性的状态，通常是对压力或损伤的反应。衰老细胞在伤口修复和衰老相关疾病（如癌症和心脏病）中发挥关键作用。追踪衰老进程有助于我们更好地理解这些细胞在衰老和疾病中的影响。
近日，纽约大学朗格尼医学中心骨科外科的研究人员在《自然通讯》（Nature Communications）上发表了一项新研究，题为“Nuclear morphometrics coupled with machine learning identifies dynamic states of senescence across age”。该研究开发了一种机器学习方法，利用细胞核形态在单细胞分辨率下识别衰老细胞。
“我们的研究表明，特定的细胞核形态测量可以作为识别和追踪衰老细胞的可靠工具，我们相信这对未来组织再生、衰老和疾病进展的研究至关重要，”纽约大学格罗斯曼医学院助理教授迈克尔·沃斯齐纳（Michael Wosczyna）博士表示。
当细胞退出细胞周期时，它们仍保持代谢活性，并释放炎性细胞因子，作为衰老相关分泌表型（SASP）的一部分。这些细胞因子可以刺激免疫系统以帮助组织修复，但如果衰老细胞积累，例如在衰老过程中，则可能导致慢性炎症。
判断衰老细胞是有益还是有害取决于组织的上下文。然而，由于衰老标志物的变异性以及组织中衰老细胞数量有限，衰老研究的连贯性和结论性一直受到挑战。
研究者利用细胞核形态测量，建立了一种无监督学习方法，以扩展该系统在不同衰老机制、细胞类型和组织背景中的适用性。这种核形态测量管道（NMP）能够在年轻、老年和高龄小鼠的骨骼肌和软骨中检测衰老细胞，证明其在体内衰老检测中的有效性。
NMP利用细胞核的物理特性生成一个单一的衰老评分，用于描述各种细胞状态。完全衰老的细胞群与健康细胞群在-20到20的尺度上进行比较。验证结果显示，NMP评分成功区分了从3个月到超过2岁的小鼠的健康和患病细胞，老年细胞群的NMP评分显著低于年轻细胞群。
研究人员还分析了不同年龄段的小鼠在肌肉损伤修复过程中细胞的变化。NMP追踪了年轻、成年和老年小鼠中衰老和非衰老的间充质干细胞、肌肉干细胞、内皮细胞和免疫细胞水平的变化。结果表明，在未受伤的对照小鼠中没有检测到衰老的肌肉干细胞，但在肌肉受伤后立即出现大量衰老细胞，并随着组织再生逐渐减少。
最终测试显示，NMP能够成功区分健康和衰老的软骨细胞。在患有骨关节炎的高龄小鼠中，衰老软骨细胞的数量是年轻健康小鼠的10倍，而骨关节炎是一种随年龄增长而恶化的疾病。
纽约大学已为NMP申请了专利。研究团队计划下一步在人类组织中测试NMP，并将其与其它衰老标志物工具结合，进一步研究衰老在伤口修复、衰老和疾病中的多种作用。
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