En un desarrollo innovador, el investigador de la Universidad de Stanford, el Dr. Eric Sun, ha sido pionero en el uso del aprendizaje automático para crear "relojes de envejecimiento espacial". Estos modelos sofisticados evalúan la edad biológica a nivel de célula individual, ofreciendo una comprensión del envejecimiento mucho más detallada que los métodos tradicionales. Este enfoque innovador, publicado en *Nature* en 2025, identifica tipos de células específicos que influyen dramáticamente en la trayectoria de envejecimiento de sus vecinas.
El trabajo del Dr. Sun, que proviene de su formación interdisciplinaria en matemáticas, química y física, representa un cambio fundamental en la forma en que los científicos estudian el envejecimiento. Sus herramientas computacionales identifican qué células están envejeciendo más rápido o más lento dentro de entornos tisulares complejos. Esta comprensión granular abre nuevas posibilidades para intervenciones dirigidas, lo que podría conducir a tratamientos que mejoren las señales de rejuvenecimiento y supriman las influencias pro-envejecimiento.
Las implicaciones de la investigación del Dr. Sun se extienden a las enfermedades relacionadas con la edad, particularmente la demencia y las afecciones neurodegenerativas. Al identificar los mecanismos celulares que impulsan el envejecimiento cerebral, los científicos pueden desarrollar objetivos terapéuticos más precisos. De cara al futuro, el Dr. Sun planea expandir sus marcos de relojes de envejecimiento espacial a otros tejidos y desarrollarlos como herramientas estándar para la comunidad de investigación sobre el envejecimiento, lo que podría permitir cribados computacionales de alto rendimiento para intervenciones de rejuvenecimiento.