В новаторской разработке исследователь Стэнфордского университета, доктор Эрик Сан, стал пионером в использовании машинного обучения для создания «пространственных часов старения». Эти сложные модели оценивают биологический возраст на уровне отдельной клетки, предлагая гораздо более детальное понимание старения, чем традиционные методы. Этот инновационный подход, опубликованный в журнале *Nature* в 2025 году, определяет конкретные типы клеток, которые оказывают существенное влияние на траекторию старения их соседей.
Работа доктора Сана, основанная на его междисциплинарном опыте в области математики, химии и физики, представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как ученые изучают старение. Его вычислительные инструменты точно определяют, какие клетки стареют быстрее или медленнее в сложных тканевых средах. Это детальное понимание открывает новые возможности для целевых вмешательств, потенциально приводящих к методам лечения, которые усиливают омолаживающие сигналы и подавляют про-старящие влияния.
Последствия исследования доктора Сана распространяются на возрастные заболевания, в частности, деменцию и нейродегенеративные состояния. Определяя клеточные механизмы, вызывающие старение мозга, ученые могут разрабатывать более точные терапевтические цели. Забегая вперед, доктор Сан планирует расширить свои пространственные рамки часов старения на другие ткани и разработать их в качестве стандартных инструментов для сообщества исследователей старения, потенциально обеспечивая высокопроизводительные вычислительные скрининги для омолаживающих вмешательств.