Cell子刊:韩敬东团队开发机器学习程序,在单细胞水平识别衰老细胞 |
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来源:生物世界 2024-04-17 14:17
该研究开发了一种机器学习程序——SenCID(Senescent Cell Identification),它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。北京大学韩敬东团队(陶宛玉为第一作者)在Cell Metabolism期刊发表了题为:Single-cell senescence identification reveals senescence heterogeneity, trajectory, and modulators的研究论文。
该研究开发了一种机器学习程序 SenCID(Senescent Cell Identification),可以准确地通过识别转录组数据识别衰老细胞,使针对衰老细胞的靶向干预成为可能。
细胞衰老(Cellular senescence)是许多衰老相关病理的基础,但细胞衰老的异质性对研究和靶向衰老细胞提出了挑战。
为了更好地靶向衰老细胞,准确识别不同生物环境中的衰老细胞至关重要。但不幸的是,目前没有单一的衰老细胞标志物。SA- -gal染色和细胞周期蛋白依赖激酶(CDK)抑制剂如p16和p21的表达是常用的衰老特征。虽然这些标志物在大多数生物环境中可以识别衰老细胞,但它们并不是普遍适用的,因为一些细胞类型在非衰老阶段也会表达这些标志物。此外,在检测这些标志物时,技术问题可能会带来结果的不一致性。
在转录组水平上,使用带有衰老相关基因(SRG)注释的数据库来评估细胞衰老水平,通过计算这些基因的归一化值或排名,可以粗略评估衰老细胞与去分化增殖细胞的差异,并主要应用于肿瘤组织。然而,这些粗略的估计在正常衰老和组织退化中的应用仍然有限,因为在这些情况下,静止或分化细胞占主导地位,而不是增殖的。
随着单细胞转录组测序技术的进步,识别和量化单细胞干性的计算工具对于描绘分化树、层次结构及其规则变得至关重要。同样,在单细胞水平上建立一个稳健的衰老识别和量化指标,克服高drop-out率和异质性,将有助于重建细胞衰老轨迹和调控层次,从而更深入地理解衰老。
为了解决上述挑战,该研究开发了一种机器学习程序 SenCID(Senescent Cell Identification),它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。
在来自52个衰老转录组数据集的602个样本上进行训练,覆盖30种细胞类型,SenCID识别出6个主要的衰老ID(Senescent Identities,SID)。不同的SID表现出不同的衰老基线、干性、基因功能和对衰老细胞清除疗法(Senolytics)的响应。SenCID可以重建正常衰老、慢性疾病和下的衰老轨迹。此外,当应用于单细胞Perturb-seq数据时,SenCID有助于揭示衰老调节因子的层次结构。
总的来说,SenCID是精确单细胞分析细胞衰老的重要工具,使针对衰老细胞的靶向干预成为可能。
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