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　　建立衰老时钟（一种机器学习模型，可以学习大样本中的分子特征模式）评价个体生理年龄是现代衰老研究的一种科学范式。在衰老过程中，免疫系统的基因表达和细胞丰度呈现出系统而复杂的变化，通过单细胞转录组技术（scRNAseq）可以无偏且系统地观察个体的循环免疫过程。然而，目前关于人类免疫衰老的单细胞研究仅限于孤立的青年和老年组的比较分析，缺乏对连续衰老过程的定量观测和建模。为此，研究人员采集了上海市东方医院17名年龄分布在28~77岁的连续衰老健康的外周血单个核细胞（peripheral blood mononuclear cell, PBMC） 样本， 并对其进行scRNA-seq， 形成了SE（Shanghai East）队列（n =17）。联合SE队列与公共数据库里中国青年队列（CYCT）、武汉队列（WHCT）、日本老年队列（JOCT）和超级百岁老人队列（SC） 的PBMC scRNA-seq数据进行聚类分析，并纳入多批次新数据，包括老年数据集（GM）、脐带血数据集（Cord），以及两种疾病数据集：新型冠状病毒肺炎和系统性红斑狼疮（SLE）），使用单细胞整合注释深度学习工具TOSICA进行二次聚类和UMAP可视化，最终注释出10个细胞大类和29个免疫细胞亚群。

　　各种免疫细胞类型的比例随年龄增长发生变化。因此，研究者结合SE和GM队列，形成扩展后的28个样本数据集，基于细胞类型比例使用偏最小二乘（PLSR）模型和弹性网络（EN）模型建立人类连续衰老过程的循环免疫单细胞衰老时钟模型并对模型进行了年龄校正。在独立验证数据集中，校正的衰老时钟展现出较强的泛化性能，并且将SC队列的生理年龄预测在80.43～102.67岁间，而Cord队列的平均预测年龄为-10.10~-5.42 岁，并且研究人员证实了年龄校正时钟不受批次相关因素非年龄因素影响。PLSR和EN分别建立的衰老时钟贡献度排名前7位细胞类型中有5个是相同细胞类型，其中CD8+ CTL和CD8+ naïve T细胞之间存在高度显著负相关，分别随着年龄增长而显著增加和减少。这表明，在血细胞群水平上，CD8+ naïve T向CD8+ CTL的极化是衰老的标志。此外，在两种疾病数据集中，预测的生理年龄也随着疾病严重程度的增加而显著增加。结果表明，建立的衰老时钟能够精细评估样本的衰老状态和健康状态，具有临床应用潜力。

　　研究人员将模型预测SC的细胞比例和分子表达与百岁老人的实际状态比较，以明确这些百岁老人极端长寿的相关特征。首先，通过衰老时钟模型反向计算了110岁时的每种免疫细胞类型的组成比例。预测出的百岁老人细胞比例显著高于就定义该细胞类型为“SC延缓增龄细胞类型”，相反则定义为“SC延缓减龄细胞类型”。其中，CD8+ naïve T细胞比例发生明显的延缓年龄减少；而CD4+ Tm细胞的比例发生明显的延缓年龄增加。类似地，反向计算110岁时的年龄相关基因表达，若预测基因表达高于或低于实际基因表达，则分别定义为“SC延缓增龄基因”或“SC延缓减龄基因”，KEGG富集分析显示“SC延缓增龄基因”富集于MAPK、mTOR、NFκB等信号通路中。而“SC延缓减龄基因”富集于核糖体和翻译相关通路。最后，又根据配受体对细胞互作情况定义了“SC延缓增龄配受体对”和“SC延缓减龄配受体对”，发现“延缓增龄配受体”对富集于炎症，表明与炎症相关的细胞互作在SC中受到抑制。此外，研究人员发现更多SC的细胞处于高核糖体状态，且高核糖体状态下的CD8-CTL和其它细胞类型互作的配受体对，包括MHCII、S100A8/A9-TLR4、CCL5-CCR5等，之间的互作均显著降低，说明SC的炎症水平较轻。研究者着重关注衰老过程中的翻译活性下调和炎症水平上调，发现疾病模型中也存在与疾病过程一致的翻译活性下调和炎症水平上调。为探究二者间的因果关系，研究人员通过相关性分析发现核糖体水平的年龄相关性下降和炎症水平的年龄相关性增加之间存在显著负相关。最后通过抑制高炎症低核糖体细胞类型的核糖体活性升高了炎症因子IL-6和IL-8的表达，证实两者的负调控关系。