Atlas SenCat Mapeia a Senescência em 14 Tipos de Células Humanas e Não Encontra Marcador Universal

A senescência celular — estado de parada irreversível do ciclo celular acompanhado pelo fenótipo secretório associado à senescência (SASP) — desempenha papéis duplos na biologia: benéfico na cicatrização de feridas e no desenvolvimento embrionário, mas prejudicial quando células senescentes se acumulam de forma anormal e impulsionam inflamação crônica, fibrose e patologias relacionadas ao envelhecimento. Apesar de décadas de pesquisa, a área carecia de um catálogo molecular de referência abrangente que cobrisse diversos tipos celulares e gatilhos de senescência. O projeto SenCat foi concebido para preencher essa lacuna crítica por meio de perfilamento multiômico controlado em larga escala.

A equipe de pesquisa, sediada no Programa de Pesquisa Intramural do NIA, perfilou 14 tipos celulares humanos primários, incluindo dois tipos de fibroblastos (WI-38 pulmonar, BJ cutâneo), dois tipos epiteliais (HSAEC, HEKn), dois tipos endoteliais (HCAEC, HUVEC), células-tronco mesenquimais da medula óssea, células musculares lisas vasculares, mioblastos esqueléticos, células mononucleares do sangue periférico, pré-adipócitos, osteoblastos, astrócitos e melanócitos. Cada tipo celular foi submetido a múltiplos paradigmas de senescência: induzida por quimioterapia (CTIS), por radiação ionizante (IRIS), por estresse oxidativo (OSIS) e por oncogene (OIS), gerando mais de 30 modelos distintos de senescência. A senescência foi rigorosamente confirmada por ensaios de incorporação de BrdU, atividade de SA-β-galactosidase e expressão de marcadores canônicos incluindo p16, p21, IL6, GDF15 e LMNB1 — com exigência estrita de que ocorresse morte celular mínima.

A descoberta central e talvez mais significativa foi a ausência completa de um marcador universal de senescência, seja no nível de RNA ou de proteína. Mesmo dentro de um único tipo celular, o aumento do número de paradigmas de senescência analisados reduzia progressivamente a lista de marcadores compartilhados — com agentes diretamente danosos ao DNA (quimioterapia e radiação ionizante) compartilhando apenas aproximadamente 50% de seus marcadores regulados positiva ou negativamente. De forma crítica, embora os mRNAs de *CDKN1A* (p21) e *GDF15* estivessem entre os 20 transcritos mais amplamente elevados, suas proteínas correspondentes não apareceram entre as 20 proteínas elevadas mais amplamente compartilhadas, revelando uma importante discordância pós-transcricional. O LMNB1 mostrou-se notavelmente consistente como marcador regulado negativamente tanto no nível de RNA quanto de proteína. A sobreposição transcriptômica-proteômica dentro de qualquer tipo celular não ultrapassou 20%, evidenciando a complexidade regulatória em múltiplos níveis.

Apesar da ausência de marcadores individuais universais, a análise em nível de vias utilizando o banco de dados Hallmark gene set revelou uma biologia conservada. As vias robustamente enriquecidas em quase todos os tipos celulares incluíram sinalização por p53, transição epitélio-mesênquima (EMT), ativação de NF-κB, regulação da apoptose e resposta à hipóxia — caracterizando as células senescentes como entidades respondedoras a danos, engajadas no reparo tecidual e na reprogramação metabólica. Essa conservação de vias se manteve mesmo quando os efetores moleculares específicos diferiam entre tipos celulares e gatilhos.

Para traduzir esse catálogo em ferramentas práticas, a equipe aplicou aprendizado de máquina para derivar escores ponderados de senescência que integram características transcriptômicas e proteômicas. Essas assinaturas SenCat refinadas por ML distinguiram de forma robusta estados senescentes de não senescentes em conjuntos de dados humanos e murinos independentes, tanto em resolução de RNA-seq em massa quanto de RNA-seq de núcleos individuais. A validação em pulmões e rins de camundongos tratados com doxorrubicina mostrou que os marcadores SenCat capturaram padrões dinâmicos e específicos por tipo celular de acúmulo de células senescentes ao longo do tempo. O recurso foi validado adicionalmente em dados de snRNA-seq de tecido de camundongos naturalmente envelhecidos e em conjuntos de dados proteômicos em massa de múltiplos órgãos. Um estudo complementar também demonstra que o componente proteômico do SenCat pode apoiar a descoberta de biomarcadores específicos por senótipo no plasma humano, apontando para futuras aplicações clínicas no monitoramento da senescência.