RamanOmics kartiert den molekularen Fingerabdruck seneszenter Zellen in alterndem Gewebe

Zelluläre Seneszenz – der Zustand, in dem Zellen aufhören sich zu teilen, aber dem Zelltod widerstehen – ist ein zentraler Treiber des Alterns und altersbedingter Erkrankungen. Seneszente Zellen in lebendem Gewebe zu identifizieren, erforderte bisher molekulare Marker, die das Gewebe zerstören, was die Möglichkeit einschränkte, Seneszenz dynamisch oder räumlich zu untersuchen. Eine neue Plattform namens RamanOmics, entwickelt von Forschern am Massachusetts General Hospital, der Harvard Medical School und dem MIT, soll dieses Problem lösen.

RamanOmics kombiniert markierungsfreie hyperspektrale Raman-Bildgebung mit Einzelkern-RNA-Sequenzierung und räumlicher Transkriptomik. Die Raman-Spektroskopie erfasst die Schwingungsfrequenzen von Molekülen in Zellen, ohne die Probe zu färben oder zu zerstören. Indem dieser biochemische Messwert mit transkriptomischen Daten auf räumlicher Einzelzellauflösung verknüpft wird, verbindet die Plattform das chemische Erscheinungsbild einer Zelle mit den von ihr exprimierten Genen – und mit ihrer Position im Gewebe.

Angewendet auf junges und altes Mäuselungen- und -hautgewebe deckte das Framework gewebespezifische Seneszenzprogramme auf. Seneszente Lungenzellen wiesen eine Anreicherung von Signalwegen zur Umbau der extrazellulären Matrix und zur TGF-β-Signalübertragung auf, während seneszente Hautzellen von epidermalen Differenzierungsgenen dominiert wurden, darunter Krt10, Lor und Sbsn. Trotz dieser gewebespezifischen Unterschiede trat eine konservierte lipidassoziierte Raman-Signatur bei 1.131–1.135 cm⁻¹ als universeller Marker p21-positiver seneszenter Zellen in beiden Geweben auf.

Mithilfe von maschinellem Lernen entwickelte das Team einen multimodalen molekularen Barcode, der in der Lage ist, seneszente Zellen nicht-destruktiv in situ zu identifizieren – ein potenzieller Schritt hin zur Echtzeit-Seneszenzdarstellung in intaktem Gewebe. In einem Mauswundheilungsmodell traten dieselben epidermalen Differenzierungsgene und Lipid-Raman-Signaturen in seneszenten Zellen erneut auf, was darauf hindeutet, dass Seneszenz eine aktive und kontextabhängige Rolle bei der Gewebereparatur spielt und nicht rein degenerativer Natur ist.

Die klinischen Implikationen sind erheblich. Sollte sich diese Plattform für menschliches Gewebe adaptieren lassen, könnte sie die Entwicklung senolytischer Medikamente beschleunigen, die Entdeckung von Biomarkern für die Altersbiologie verbessern und die direkte Prüfung von Anti-Aging-Interventionen auf Gewebeebene ermöglichen. Zu den Einschränkungen zählen der Fokus auf Tiermodelle sowie die ausschließliche Verfügbarkeit der vollständigen Daten als Abstract.