Longevity & AgingDeepScence AI-Tool kartiert seneszente Zellen mit beispielloser Genauigkeit
Forscher der Duke University entwickelten DeepScence, ein unüberwachtes Deep-Learning-Tool, das auf einer Autoencoder-Architektur aufbaut und der Erkennung seneszenter Zellen in Single-Cell-RNA-Sequenzierungs- und räumlichen Transkriptomikdaten dient. Das Team erstellte zunächst CoreScence, einen kuratierten Gensatz aus 39 Genen, die konsistent in mindestens fünf veröffentlichten Seneszenz-Gen-Datenbanken dokumentiert sind – womit den erheblichen Widersprüchen zwischen bestehenden Gensätzen begegnet wird. DeepScence verwendet CoreScence als Eingabe und erlernt komplexe, nichtlineare Genexpessionsmuster, um Zellen auf einem Seneszenz-Kontinuum zu bewerten. In Tests mit In-vitro- und In-vivo-Datensätzen von mehreren Plattformen übertraf DeepScence bestehende Scoring-Methoden sowie das überwachte SVM-basierte Tool SenCID deutlich, erzielte AUROCs von über 0,9 in allen Datensätzen und zeigte eine gute Generalisierbarkeit über Spezies, Gewebe und Seneszenz-Induktionskontexte hinweg.
