杜克大学开发AI系统DeepScence, 用深度学习识别衰老细胞

10月28日消息，杜克大学研究团队开发出一款名为DeepScence的人工智能系统，能够通过深度学习识别和分析人体中的衰老细胞，为抗衰老药物研发和疾病治疗提供新的研究工具。相关成果近日发表于NatureAging。

据介绍，DeepScence基于单细胞测序和空间转录组数据，通过学习数千个基因表达模式，对细胞的衰老状态进行建模。该系统可自动提取所谓的“CoreScence”基因集合，并为每个细胞生成“衰老评分”，在多种组织和物种中均表现出较高的准确度。

杜克大学统计科学系教授表示，DeepScence的最大突破在于其跨样本泛化能力。与传统生物标记法相比，该系统在识别非典型衰老细胞时的准确率显著提升，尤其在老年组织和疾病模型中效果突出。

研究团队指出，准确识别衰老细胞对于理解衰老机制至关重要，这类细胞的异常积累与多种疾病（包括阿尔茨海默症、心血管疾病和癌症）密切相关。DeepScence的出现，使科研人员能够在几分钟内完成原本需数小时的细胞筛查。

该工具未来将应用于临床样本研究，用于评估抗衰老药物效果，或协助制药企业筛选senolytic药物（衰老细胞清除剂）。研究者表示，这项成果将加速AI在生物医药领域的落地，推动精准医疗和健康寿命延伸研究进入新阶段。（转自AI普瑞斯）