Ilmuwan dari Institut Teknologi Massachusetts mengusulkan cara untuk mengenali sel-sel yang menua di jaringan hidup tanpa harus merusaknya. Metode ini menggabungkan mikroskopi Raman, yang membaca komposisi kimia sel melalui spektrum cahaya yang dipantulkan, dengan data ekspresi gen dan pembelajaran mesin. Hasilnya adalah sebuah "kode batang" unik — sekumpulan ciri spektral yang dapat membedakan "sel zombie" dari sel biasa.
Seiring bertambahnya usia, sel-sel yang berhenti membelah tetapi tidak mati menumpuk di dalam tubuh. Sel-sel ini melepaskan sinyal peradangan dan berkontribusi terhadap perkembangan kanker, fibrosis, dan gangguan terkait usia lainnya. Penanda klasik, seperti protein p16 dan p21, memerlukan fiksasi dan perusakan sampel, sehingga tidak dapat digunakan untuk diagnosis semasa hidup. Pendekatan baru ini mengatasi masalah tersebut: spektrum Raman merekam perubahan pada lipid dan molekul lain tanpa mengganggu sel.
Para peneliti membandingkan jaringan kulit dan paru-paru tikus muda dan tikus tua. Pada sampel yang lebih tua, sintesis dan penumpukan lipid meningkat nyata, sedangkan di kulit jalur yang terkait dengan kontraksi otot dan remodeling matriks ekstraseluler menguat. Di paru-paru, gen respons imun dan peradangan menjadi aktif. Pergeseran biokimia ini menjadi dasar kumpulan data pelatihan bagi algoritma.
Pembelajaran mesin memilih dari ribuan puncak spektral beberapa puncak kunci yang paling akurat berkorelasi dengan keadaan penuaan sel. Kini, menurut gagasan para penulis, cukup merekam spektrum pada beberapa rentang karakteristik untuk menentukan dengan probabilitas tinggi apakah sel telah memasuki keadaan senesen. Metode ini sejauh ini baru diuji pada tikus dan dalam kondisi laboratorium.
Keunggulan pendekatan ini jelas: metode ini tidak memerlukan biopsi dan pada masa depan memungkinkan pemantauan dinamika penumpukan sel zombie secara waktu nyata. Namun, data masih terbatas pada model hewan, dan penerapan pada manusia akan memerlukan pengujian pada jaringan manusia serta uji klinis. Selain itu, mikroskopi Raman belum menjadi alat rutin di klinik — peralatannya mahal dan memerlukan pelatihan khusus.
Jika metode ini terbukti andal, metode ini dapat mengubah pemahaman tentang cara mengukur usia biologis jaringan. Alih-alih penanda darah tidak langsung atau uji yang merusak, akan muncul kemampuan untuk "membaca" keadaan sel secara langsung dan noninvasif. Hal ini akan mempercepat saat ketika terapi yang ditujukan untuk menghilangkan atau meremajakan sel-sel yang menua dapat bersandar pada data yang akurat dan individual tentang distribusinya di dalam tubuh.
