細胞在受到內部或外部刺激后會觸發細胞衰老命運，呈現出不可逆的細胞周期 阻滯 和 細胞衰老相關 分泌 表型 等特征。 細胞衰老在多種生理病理過程 中 （ 如 從個體發育到 衰老 、從傷口愈合到慢性炎癥、 從抑制腫瘤 細胞生長 到形成促炎腫瘤微環境 ） 發揮著復雜多樣的生物學 功能。 有效識別衰老細胞 成為對 其進行操縱 并 延緩個體衰老和衰老相關疾病的重要 前提 。 盡管一些經典的指標，比如形態學（細胞變大和扁平化）、細胞衰老相關半乳糖苷酶（ SA-β-Gal ） 活性增加以及細胞周期相關的分子標記（如 p16 、 p21 ） ， 可用于表征細胞衰老，但由于存在細胞衰老的異質性 ，而且 不是所有 細胞衰老 指標都在各種細胞衰老體系中出現，也沒有一個單一指標可以區別所有細胞衰老類型，因此有效鑒定 各種條件下的 衰老細胞仍存在 巨大 挑戰。

近年來， 混合細胞和單細胞轉錄組技術 的 飛速發展為基于轉錄組信息的細胞衰老預測提供了大量數據。 一些方法 從中提取多個關鍵基因 從而 進行 基于 基因表達 權重計算的細胞衰老 評分 ， 也有 方法 利用細胞衰老相關的基因集 進行富集評分， 還有利用 不同機器學習方法開發出 的 多種細胞衰老評分工具。然而，這些方法大多依賴有限的細胞衰老特征基因或細胞衰老模型，難以較為全面 地 捕獲細胞衰老的 共同 特征，導致方法的泛化能力不足。此外，這些方法在提取細胞衰老特征時，分別選取了不同 細胞類型或不同 狀態的細胞作為對照組進行差異基因分析或二分類模型訓練，未充分考慮 負樣本 （非衰老細胞） 的 潛在 細胞狀態等信息的差異對特征提取的影響 。因此，開發一個 純粹學習衰老細胞特征而不受各種非衰老細胞特征影響的通用型細胞衰老預測工具， 對于衰老研究領域有重要價值。

針對這一需求， 2025 年 5 月 29 日，復旦大學倪挺課題組在 Nature Aging 期刊上發表了題為

A transcriptome-based human universal senescence index (

hUSI

) robustly predicts cellular senescence under various conditions

為了更好 地 捕獲通用的 人類 細胞衰老特征，作者選取了單分類邏輯回歸機器學習算法，該 方 法 不容易受非衰老細胞 的類型、狀態及 混雜信號 等因素的影響， 從而 能夠 學習到 更為純粹的細胞衰老特征。 進而利用 基于秩的 Spearman 相關系數作為 預測細胞衰老狀態的 定量方式 ，并將其 均一化為 0 到 1 之間的值， 通過比較該值的大小來評估細胞衰老 的狀態 。 模型訓練過程中，作者通過多項測試證明 ， 與以往的方法相比，該策略在精確性、泛化能力、魯棒性和生物學可解釋性上 均 表現 出色 。而在多個獨立的 混合細胞 和單細胞 轉錄組 數據集上， hUSI 識別衰老細胞的整體精確性均超過了 現存的 30 多種細胞衰老評分方法，并在 應用到 體內數據集上 亦 呈現出較好的年齡相關性。作者進一步利用公開數據和實驗證明了 hUSI 計算的細胞衰老得分與 經典 細胞衰老表型（ SA-β- G al 染色變藍細胞的百分比 ）的高度相關性。

進一步，作者將 hUSI 應用 于 開放獲取 的單細胞基因擾動轉錄組（ Perturb-seq ）數據，鑒定出了系列潛在的細胞衰老調控基因， 敲除 這些基因能夠顯著 地 增加 hUSI 評分 ，并且作者通過實驗證明 ， hUSI 鑒定 出 的 前 10 個 候選基因中，有 8 個基因在敲低后能夠顯著誘導多種細胞衰老表型，而其中 數個 基因此前 未曾 報道與細胞衰老 有關 。本研究還將 hUSI 應用到了與細胞衰老密切相關的 COVID-19 和黑色素瘤的單細胞測序數據中，在前者中揭示了不同細胞類型在病毒感染后細胞衰老水平的變化以及衰老細胞在加重疾病進展方面可能發揮的作用，而在后者中鑒定出了有利于患者生存的衰老腫瘤細胞以及 它們 在腫瘤微環境中特異的細胞通訊模式。這些研究結果 說明了 hUSI 可 助力 發現 細胞衰老的復雜 作用 和潛在 機制。

綜上，該研究開發了兼具魯棒性和精確性的細胞衰老評估新方法，并利用該方法挖掘出潛在的細胞衰老調控新基因，揭示了不同疾病下衰老細胞的特征和作用，為在大規模單細胞圖譜上研究細胞衰老提供了可靠便捷的工具，同時也有望為臨床上針對衰老細胞的干預手段提供潛在的參考指標。

復旦大學生命科學學院碩士生王靖、博士生周小蘭與余鵬博士后為本論文的共同第一作者 ， 復旦大學 生命科學學院 / 內蒙古大學生物醫學研究院倪挺教授為本論文的最后 通訊作者， 德國慕尼黑亥姆霍茲計算生物研究所的博士生汪偉旭 、 復旦大學生命科學學院的魏剛 博士 為本論文的共同通訊作者。 內蒙古大學與復旦大學聯合培養直博生 郭鵬飛和趙宇琪也做了重要貢獻 。 hUSI 軟件包與指導手冊已經開源發布（ https://github.com/WJPina/HUSI ） 。

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s43587-025-00886-2

制版人： 十一

學術合作組織

（*排名不分先后）

戰略合作伙伴

（*排名不分先后）

（*排名不分先后）

轉載須知

【非原創文章】本文著作權歸文章作者所有，歡迎個人轉發分享，未經作者的允許禁止轉載，作者擁有所有法定權利，違者必究。

BioArt

Med

Plants

人才招聘

會議資訊

近期直播推薦