跟踪衰老细胞是更好地理解和可能减少衰老诱导疾病影响的基本方法。研究衰老细胞将有助于解释组织如何失去再生能力，以及诸如癌症等疾病是如何发展的。
研究人员表示，高分辨率成像与机器学习的结合能够追踪那些因损伤、衰老或疾病而不再正常生长和繁殖的细胞。已知对伤口修复和与衰老相关的疾病（如癌症和心脏病）至关重要的这些细胞，追踪衰老细胞的进展可以提供关于组织如何随时间推移逐渐失去再生能力或如何促进疾病的见解。此外，这项工具还可以帮助理解针对逆转损伤的治疗方法。
突破性的发现？
该研究涉及训练计算机系统使用人工智能分析动物细胞，这些细胞通过逐步增加化学物质浓度随时间推移模拟人类衰老而受到损伤。持续暴露于环境或生物压力因素下的细胞停止繁殖，并开始释放基质因子，这提供了受伤反应的指示。这项研究于2025年7月7日发表在《自然》杂志上。研究团队的人工智能分析揭示了细胞核心控制单元（细胞核）的几个可定量测量的特征，当这些特征综合考虑时，与组织或细胞群中的衰老程度密切相关。这些特征包括细胞核扩大、核密度（焦点）增加，以及从圆形变为不规则形状。细胞核内的遗传物质用标准化学染色剂染色时比正常情况下更浅。后续量化确认了具有这些特征的细胞是衰老的，因为它们也显示出停止繁殖、DNA受损、为凋亡做准备而储存酶的溶酶体聚集，以及对现有抗衰老药物有反应的迹象。
提高癌症治疗的可能性？
“我们的研究提供了证据，证明某些细胞核形态计量学可以可靠地识别和追踪衰老细胞，我们认为这对未来的研究和对组织再生、衰老和进行性疾病的理解非常重要，”研究的主要负责人Michael Wosczyna博士说。Wosczyna是纽约大学格罗斯曼医学院骨科外科的助理教授。Wosczyna表示，他的团队的NMP研究验证了对于任何年龄、任何组织类型以及一系列疾病来说准确识别衰老细胞的能力。研究团队计划进一步研究NMP在人体组织中的应用，希望将NMP与其他类型的生物标志物工具结合起来，研究衰老及其在衰老、伤口修复和疾病中的潜在作用。研究人员表示，NMP的最终目标是开发预防衰老对人类健康产生负面影响的疗法，为此纽约大学已经提交了专利申请。“我们的测试平台提供了一个稳健的平台，使我们比以前更容易研究衰老细胞，并评估潜在的治疗方法，例如针对不同组织和病理中衰老细胞的抗衰老药物，”Wosczyna补充道。
结论
如果人工智能尚未成为下一个大事件，那它也将很快成为如此。尽管人们可能对其（负面）潜力有所保留，但医学科学领域的发现和进步无疑是其明智的属性之一。接下来要看的是，人工智能和医疗保健如何为了更大的利益向前发展并建立一种人道的关系。
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