史丹佛大學研究員Eric Sun博士取得突破性進展，他率先使用機器學習創建了「空間老化時鐘」。這些複雜的模型在單個細胞層面上評估生物年齡，提供了比傳統方法更詳細的老化理解。這項創新方法於2025年發表在《自然》雜誌上，確定了顯著影響鄰近細胞老化軌跡的特定細胞類型。
Sun博士的研究源於他在數學、化學和物理學方面的跨學科背景，代表了科學家研究老化方式的根本轉變。他的計算工具精確定位了在複雜組織環境中老化更快或更慢的細胞。這種細緻入微的理解為靶向干預開闢了新的可能性，可能導致增強復原信號和抑制促老化影響的治療方法。
Sun博士的研究成果對與年齡相關的疾病，特別是失智症和神經退化性疾病具有重要意義。透過識別驅動大腦老化的細胞機制，科學家們可以開發出更精確的治療靶點。展望未來，Sun博士計畫將他的空間老化時鐘框架擴展到其他組織，並將它們開發成為老化研究界的標準工具，從而可能實現用於復原干預措施的高通量計算篩選。