顶级学术期刊《Nature Aging》发表了一项关于细胞衰老与组织修复空间分子架构的重要研究。针对传统衰老定义依赖孤立分子标记的局限，研究团队推出了RamanOmics多模态框架，将无标记超光谱拉曼成像与单核RNA测序及空间转录组学深度融合。通过对年轻和小鼠肺部与皮肤的检测，该技术揭示了组织特异性衰老程序：肺衰老以细胞外基质重塑和TGF-β信号为主，皮肤衰老则由Krt10、Lor等表皮分化基因主导。更重要的是，研究在不同组织中发现了一个标志着p21阳性衰老细胞的通用脂质特征（1,131–1,135 cm⁻¹），并基于机器学习构建了无损识别衰老的分子条形码。在小鼠伤口愈合模型中，该技术成功捕捉到了衰老细胞中表皮分化基因的再激活及脂质特征的增强。通俗地说，这项技术就像给细胞拍了一张能看清化学成分的“透视彩照”，未来有望让我们不用破坏组织，就能精准揪出身体里变老的细胞。
📎 来源：Nature Aging nature-aging（IF: 19.5） | 查看原文