Longevity & AgingL'outil IA DeepScence cartographie les cellules sénescentes avec une précision sans précédent
Des chercheurs de l'Université Duke ont développé DeepScence, un outil d'apprentissage profond non supervisé reposant sur une architecture d'auto-encodeur, conçu pour détecter les cellules sénescentes dans les données de séquençage d'ARN monocellulaire et de transcriptomique spatiale. L'équipe a d'abord créé CoreScence, un ensemble de gènes curé composé de 39 gènes systématiquement rapportés dans au moins cinq bases de données publiées sur les gènes de sénescence, afin de remédier aux importantes divergences entre les ensembles de gènes existants. DeepScence utilise CoreScence comme entrée et apprend des schémas complexes et non linéaires d'expression génique pour attribuer à chaque cellule un score sur un continuum de sénescence. Testé sur des jeux de données in vitro et in vivo provenant de plusieurs plateformes, DeepScence a largement surpassé les méthodes de scoring existantes ainsi que l'outil supervisé SenCID basé sur les SVM, atteignant des AUROC supérieurs à 0,9 sur l'ensemble des jeux de données et se généralisant à différentes espèces, tissus et contextes d'induction de la sénescence.
