细胞衰老是衰老及多种慢性疾病的重要病理机制,但“衰老细胞”并不是一种高度同质化的细胞状态。不同细胞类型、诱导因素以及衰老阶段均可能形成不同的形态、转录和功能特征,因此仅依赖SA-β-Gal、p16或p21等单一指标,很难完整描述衰老状态。尤其对于Senolytics(抗衰老药物)开发而言,不同来源、不同机制的衰老细胞可能对药物产生截然不同的反应。
近日,来自德国大型跨国药企勃林格殷格翰的研究团队在npj Aging杂志发表题为“Deciphering senescence-associated mechanisms through cell painting & transcriptomics"的文章。
该研究以原代人皮肤成纤维细胞(DF)和肺成纤维细胞(LF)为模型,联合高内涵细胞全景绘图(Cell Painting)和转录组学,系统解析复制性衰老、药物诱导衰老、静息状态及Senolytic处理后的细胞表型,建立了更加精细的衰老异质性分析体系。
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研究人员首先选择原代人正常真皮成纤维细胞和肺成纤维细胞,通过持续传代的方式建立复制性衰老模型,同时利用不同化合物诱导不同类型的细胞周期停滞。其中,bleomycin和palbociclib最终被选作具有明显衰老样特征的诱导条件,而rapamycin主要形成可逆性的静息样状态;nocodazole在重复实验中未能稳定形成衰老表型,因此被排除在后续分析之外。通过活细胞成像、增殖能力和SA-β-Gal等指标验证模型,并进一步加入BCL-2通路抑制剂navitoclax(ABT-263)观察Senolytic反应,从而构建了“增殖—静息—衰老—药物清除”的比较体系。
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随后对上述模型进行高内涵Cell Painting分析,在超过 140万个细胞中提取约4700–5500个细胞形态特征,并通过PCA、UMAP和聚类分析解析细胞群体。结果发现,不同处理条件能够形成具有明显差异的形态学亚群,其中部分细胞群表现出典型的衰老特征,包括细胞体积增大、细胞核增大以及核染色强度降低;rapamycin处理则形成具有特殊线粒体特征的静息样细胞群。更重要的是,Cell Painting不仅能够区分不同细胞状态,还能识别Senolytic处理后细胞群组成发生的变化,说明单纯依靠细胞形态信息即可捕获部分衰老及药物反应特征。
进一步研究发现,复制性衰老和化学诱导衰老虽然都表现出低增殖能力及衰老相关表型,但其细胞形态和分子特征并不完全一致。特别是在重复实验中,nocodazole处理的细胞仍保持增殖性表型,因此作者没有简单地依据药物名称将其定义为“衰老”。同时,不同成纤维细胞之间也存在差异:真皮和肺成纤维细胞可以出现形态相似的衰老相关细胞群,但其具体特征和丰度并不完全相同。这一结果表明,“senescence”更像是一组相互关联但并不完全相同的细胞状态,而不是单一、固定的表型。
研究人员紧接着进行了bulk RNA-seq,转录组分析能够将衰老样处理与对照和静息样状态区分开,并且复制性衰老和bleomycin、palbociclib诱导的衰老与经典的成纤维细胞衰老特征具有较好的一致性。然而,当研究人员采用更接近体内衰老的 SenMayo gene set进行分析时,化学诱导衰老仅表现出部分富集,而复制性衰老甚至没有明显富集;此外,CDKN1A和MKI67呈现预期变化,但CDKN2A并未在这些衰老条件下出现预期的明显变化。这说明经典衰老标志物和体内衰老特征不能简单等同于所有体外衰老模型。
此外,研究人员还利用MOFA整合细胞形态与基因表达数据,从两种成纤维细胞中提取能够同时解释两类数据变化的潜在因子。最终识别出多个具有明确生物学含义的潜在因子(latent factors),包括代表广义衰老状态的 senescence factor(SF)、特异性反映复制性衰老的 replicative senescence factor(RsF)、静息相关因子(QF)、诱导剂特异性因子(IsF)以及Senolytic反应因子(SrF)。这些因子说明,传统意义上的“衰老”实际上可以进一步拆解为多个具有不同形态和转录基础的亚状态。
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最后,研究人员比较了SF和RsF,发现RsF主要在接近复制极限的细胞中激活,因此能够从广义的衰老状态中进一步识别出复制性衰老。值得注意的是,这种复制性衰老特征在真皮成纤维细胞中对应一个相对独立的细胞群,而在肺成纤维细胞中则与一般衰老细胞群更加难以区分。与此同时,RsF涉及的通路也存在细胞类型差异:真皮成纤维细胞主要表现为趋化因子信号下降,而肺成纤维细胞则更突出mRNA加工相关过程。由此说明,即使都是复制性衰老,其底层生物学程序也可能受到细胞来源的显著影响。
总而言之,该研究建立了一套结合 Cell Painting、转录组学和MOFA多组学分析的细胞衰老表型解析框架。研究表明,Cell Painting能够在单细胞水平区分增殖、静息、衰老以及Senolytic响应状态,而与转录组联合后,可以进一步识别广义衰老、复制性衰老、静息和Senolytic响应等不同潜在生物学程序。
参考文献:
https://www.nature.com/articles/s41467-026-77760-1
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