Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden bilim insanları, canlı dokulardaki yaşlanan hücreleri tahrip etmeye başvurmadan tanımanın bir yolunu önerdi. Yöntem, hücrelerin kimyasal bileşimini yansıyan ışığın spektrumundan okuyan Raman mikroskobisini gen ifadesi verileri ve makine öğrenmesiyle birleştiriyor. Sonuçta benzersiz bir «barkod» — «zombi hücreleri» normal hücrelerden ayırt etmeyi sağlayan bir dizi spektral özellik — elde ediliyor.
Yaşla birlikte organizmada bölünmeyi bırakmış ama ölmemiş hücreler birikir. Bu hücreler iltihap sinyalleri salgılar ve kanser, fibroz ve diğer yaşa bağlı bozuklukların gelişimine katkıda bulunur. p16 ve p21 proteinleri gibi klasik belirteçler, sabitlenmesini ve tahrip edilmesini gerektirir, bu yüzden yaşam sırasında tanı için kullanılamazlar. Yeni yaklaşım bu sorunu çözüyor: Raman spektrumu, hücreye müdahale etmeden lipitlerdeki ve diğer moleküllerdeki değişiklikleri kaydediyor.
Araştırmacılar genç ve yaşlı farelerin deri ve akciğer dokularını karşılaştırdı. Yaşlı örneklerde lipit sentezi ve birikimi belirgin biçimde arttı, deride ise kas kasılması ve hücre dışı matrisin remodelingiyle ilişkili yolaklar güçlendi. Akciğerlerde bağışıklık yanıtı ve iltihap genleri etkinleşti. Bu biyokimyasal kaymalar, algoritma için eğitim veri kümesinin temelini oluşturdu.
Makine öğrenmesi, binlerce spektral tepe arasından hücresel yaşlanma durumuyla en doğru biçimde ilişkili birkaç kilit tepeyi ayırdı. Artık yazarların tasarımına göre, birkaç karakteristik aralıkta spektrum kaydetmek, hücrenin senesent duruma girip girmediğini yüksek olasılıkla belirlemek için yeterli. Yöntem şimdilik yalnızca farelerde ve laboratuvar koşullarında test edildi.
Yaklaşımın avantajı açık: biyopsi gerektirmiyor ve gelecekte zombi hücrelerinin birikim dinamiklerini gerçek zamanlı izlemeye olanak tanıyor. Ancak veriler hayvan modelleriyle sınırlı ve insana aktarılması insan dokularında doğrulama ve klinik denemeler gerektirecek. Ayrıca Raman mikroskobisi henüz klinikte rutin bir araç hâline gelmedi — ekipman pahalı ve özel eğitim gerektiriyor.
Yöntem güvenilirliğini kanıtlarsa, dokuların biyolojik yaşının nasıl ölçüleceğine dair anlayışı değiştirebilir. Kanın dolaylı belirteçleri veya tahrip edici örnekler yerine, hücrelerin durumunu doğrudan ve invaziv olmayan biçimde «okuma» olanağı doğacak. Bu, yaşlanan hücreleri ortadan kaldırmaya veya gençleştirmeye yönelik tedavilerin, bu hücrelerin organizmadaki dağılımına dair kesin, bireysel verilere dayanabileceği anı yaklaştıracak.
