בראיון עיתונאי גנומי מקיף, החוקר אוניברסיטת סטנפורד אריק סאן מגלה כיצד למידת מכונות מהפכה את ההבנה שלנו בהזדקנות המוח ברזולוציה סלולרית חסרת תקדים. ד"ר סאן, שיבסס את המעבדה העצמאית שלו במחלקת ההנדסה הביולוגית של MIT ובמכון רגון בשנת 2026, מייצג דור חדש של מדענים חישוביים שהופכים מחקר מזדקן באמצעות גישות חדשניות למידת מכונות.
גילוי פריצת דרך במנגנוני הזדקנות סלולרית
העבודה פורצת הדרך של ד"ר סאן מתרכזת בפיתוח "שעוני הזדקנות מרחבית" – מודלים מתוחכמים של למידת מכונות המסוגלים למדוד גיל ביולוגי ברמת התא האישית. זה מייצג קפיצה קוונטית ממחקר מזדקן מסורתי הבוחן בדרך כלל רקמות או איברים כיחידות שלמות. פרסום הטבע האחרון שלו (2025) מדגים כיצד כלים חישוביים אלה יכולים לזהות סוגי תאים ספציפיים המשפיעים באופן דרמטי על מסלול ההזדקנות של שכניהם הסלולריים, הפועלים לכיוונים פרו-אייג'ינג או מחדשים.
"תמיד הייתי מוקסם מהביולוגיה של ההזדקנות", מסביר ד"ר סאן בראיון. "מדוע אנו מקבלים קמטים כשאנחנו מתבגרים? מדוע קשה יותר ללמוד וקל יותר לשכוח? איך חיות מסוימות חיות משמעותיות יותר מאחרות, ובכל זאת לכאורה כל בעלי החיים חווים הזדקנות?" שאלות מהותיות אלה הניעו את התעניינותו המוקדמת במחקר מזדקן, שהתגבש לאחר שגילה את עבודתה של סינתיה קניון בנושא תוחלת החיים באופן דרמטי ב- C. elegans במהלך שנות הלימודים היסודיים שלו.
מסגרת חישובית מהפכנית למחקר הזדקנות
גישתו של חוקר סטנפורד מייצגת שינוי מהותי באופן בו מדענים חוקרים הזדקנות. שיטות מסורתיות מספקות לעתים קרובות תמונות תצלום רחבות של תהליכי הזדקנות, אך שעוני ההזדקנות המרחביים של ד"ר סאן יכולים להצביע בדיוק אילו תאים מזדקנים מהר יותר או איטי יותר בסביבות רקמות מורכבות. הבנה גרגירה זו פותחת אפשרויות חדשות להתערבויות ממוקדות. האם החוקרים יכולים בסופו של דבר לזהות ולשנות את "השחקנים הרעים" הסלולריים הספציפיים המאיצים את ההזדקנות ברקמת המוח? יתכן שניתן יהיה לשפר את פעילותם של תאים המקדמים תפקוד נעורים אצל שכניהם?
מתודולוגיית המחקר של ד"ר סאן משלבת טרנסקריפטומיקה מרחבית עם ניתוח תאים יחיד, ויוצרת מפות מפורטות של אופן התקדמות ההזדקנות דרך רקמת המוח. מודלים של למידת המכונה שלו אינם מזהים פשוט תאים מיושנים – הם חושפים את רשתות התקשורת הבין -תאיות המורכבות שקובעות אם תאים שכנים מתבגרים במהירות או שומרים על מאפיינים נעורים.
מיסודות מתמטיים לגילוי ביולוגי
הדרך לפריצת דרך זו משקפת את הרקע הבינתחומי הייחודי של ד"ר סאן. כשגדל בפואבלו, קולורדו, הוא בילה אינספור שעות בספריה הציבורית, שהוקסם בתחילה מדינוזאורים וחקירת חלל לפני שהוא נוגע לעבר מתמטיקה. "מתמטיקה הייתה הנושא החביב עלי ביותר דרך התיכון", הוא מציין, "ולמרות שזה אולי לא הצית ישירות את התשוקה שלי למדע, אהבתי המוקדמת למתמטיקה עיצבה את תחומי המחקר והגישות אליהם נמשכה."
בסיס מתמטי זה התגלה כחיוני כאשר ד"ר סאן החל לפתח מודלים חישוביים במהלך שנות הלימודים לתואר הראשון בהרווארד, שם למד כימיה, פיזיקה ומתמטיקה מיושמת. הפרויקטים שלו נעו בין הדמיית התפתחות כרומוזומים לבניית מודלים מתמטיים של הזדקנות ושימוש למידת מכונה כדי לחזות גיל מנתוני רב-מדיקה. חוויות אלה ביססו את המומחיות החישובית שתאפשר בהמשך את פיתוח שעון ההזדקנות המהפכני שלו.
השלכות על דמנציה ומחקרי התנוונות עצבית
היישומים המעשיים של עבודתו של ד"ר סאן נרחבים הרבה מעבר למדע הבסיסי. המסגרות החישוביות שלו יכולות להפוך את האופן בו החוקרים ניגשים למחלות הקשורות לגיל, במיוחד דמנציה ומצבים ניווניים אחרים. על ידי זיהוי המנגנונים הסלולריים הספציפיים המניעים הזדקנות מוחית, מדענים עשויים לפתח יעדים טיפוליים מדויקים יותר. מה אם ניתן היה לתכנן טיפולים כדי לשפר את האותות המתחדשים מתאים מועילים תוך דיכוי ההשפעות הפרו-אייג'ינג של אוכלוסיות סלולריות בעייתיות?
המחקר של ד"ר סאן מעלה גם שאלות מסקרנות לגבי אופי ההזדקנות עצמה. אם תאים בודדים יכולים להשפיע על מסלולי ההזדקנות של שכניהם, כיצד עשויים גורמים סביבתיים או התערבויות טיפוליות למנף רשתות תקשורת סלולריות אלה? האם הבנת המנגנונים הללו יכולה להוביל לטיפולים שאינם רק מאטים את ההזדקנות אלא למעשה להפוך אותו באזורי מוח ספציפיים?
בניית הדור הבא של חוקרים מזדקנים
מעבר לתרומות המחקר שלו, ד"ר סאן מדגיש את החשיבות של חונכת מדענים עתידיים. "מחוץ למחקר שלי, אני נרגש להקים סטודנטים מעבדה ומנטורים משלי וחוקרי פוסט -דוקטורט", הוא קובע. "אני רוצה לתמוך ולטפח את הדור הבא של המדענים, הן בתחום המחקר המזדקן והן מעבר לכך."
המחויבות שלו לחונכות מדעית משקפת חששות רחבים יותר לגבי תמיכה בחוקרים צעירים באמצעות האתגרים הבלתי נמנעים של הגילוי המדעית. ד"ר סאן מציין כי הקהילה המדעית מדגישה לעתים קרובות את ההצלחה על כישלון, למרות שהכישלון היה "נפוץ יותר מהראשון, ולעתים קרובות, שורה של כישלונות הוא הזרז לגילוי או הצלחה מחקרית בסופו של דבר."
כיוונים עתידיים במחקר הזדקנות חישובית
במבט קדימה, ד"ר סאן מתכנן להרחיב את מסגרות שעון ההזדקנות המרחבי שלו לרקמות אחרות ולפתח אותן ככלי סטנדרטיים לקהילת המחקר המזדקנת. המעבדה שלו תתמקד בבניית מודלים של AI בקנה מידה גדול כדי לחזות את ההשפעות של הפרעות ביולוגיות רב-סולם, מה שעלול לאפשר מסכי חישוב בעלי תפוקה גבוהה להצעיר התערבויות.
החזון לטווח הארוך של החוקר מקיף תרגום תגליות חישוביות לטיפול יעיל. עבודתו מציעה עתיד בו מחקר מזדקן עובר מעבר לתאר את מה שקורה במהלך ההזדקנות כדי לשלוט במדויק על האופן בו הוא מתרחש. האם שעוני ההזדקנות המרחביים שלו יכולים בסופו של דבר להנחות טיפולים אנטי אייג'ינג המותאמים אישית לדפוסי ההזדקנות הסלולרית הספציפית של האדם?
המחקר של ד"ר סאן מדגיש גם את הקשר המתפתח בין אינטליגנציה מלאכותית לגילוי ביולוגי. שעוני ההזדקנות המרחביים שלו מדגימים כיצד למידת מכונות לא יכולה רק לנתח נתונים ביולוגיים מורכבים אלא לייצר תובנות חדשות לחלוטין לגבי תהליכי חיים בסיסיים. ככל שהכוח החישובי ממשיך להתקדם, אילו תעלומות ביולוגיות אחרות עשויות להניב גישות דומות מונעות AI?
הראיון העיתונאי הגנומי של ד"ר אריק סאן הוא חלק מסדרה גדולה יותר בשם Innovators & Resepts המדגישה את האנשים שמאחורי פריצות הדרך המדעיות המשפיעות ביותר של ימינו. כל ראיון בסדרה מציע תערובת של מחקר חדשני והשתקפויות אישיות, ומספק לקוראים מבט מקיף של המדענים המעצבים את העתיד. על ידי שילוב התמקדות בהישגים מקצועיים עם תובנות אישיות, סגנון ראיון זה מזמין נרטיב עשיר יותר שעוסק ומחנך את הקוראים. פורמט זה מספק נקודת התחלה אידיאלית לפרופילים החוקרים את השפעתו של המדען על התחום, תוך נגיעה גם בנושאים אנושיים רחבים יותר. מידע נוסף על מנהיגי המחקר ועל הכוכבים העולים המוצגים במחדשים ורעיונות שלנו – סדרות הראיונות של העיתונות הגנומית ניתן למצוא באתר הפרסומים שלנו: https://genomicpress.kglmeridian.com/.
