综述：细胞衰老分子标志物的概述及相关资源的优缺点

本综述系统评述了细胞衰老检测标志物与方法的演进，从传统单一标志物（如SA-β-Gal）到多标志物组合算法，再到基于大数据的新型分子特征（如SenMayo、Fridman等），深入分析了其灵敏度、特异性及跨物种适用性，为衰老相关疾病（如癌症、COVID-19）的研究提供了关键见解与资源指南。

　　

细胞衰老：关键概念概览

细胞衰老是60多年前由Hayflick和Moorhead发现的一种应激反应机制，当各种内外源应激威胁细胞稳态时被激活。最初在人类成纤维细胞中发现细胞在体外培养中具有有限分裂次数，最终进入不可分裂状态，即衰老。这一分裂极限被称为“Hayflick界限”，后来被证实与端粒缩短相关。端粒是染色体末端的重复DNA序列，随着每次复制逐渐缩短。当端粒缩短到临界长度，会被识别为DNA损伤，激活DNA损伤反应（DDR）通路，导致细胞周期 arrest。

除了复制性衰老（RS），衰老还可由多种不依赖端粒长度的应激因素诱发，称为应激诱导的早熟衰老（SIPS），其中最显著的是癌基因诱导的衰老（OIS），由RAS、BRAF、CDC6等癌基因激活引发。此外，DNA损伤、氧化应激、炎症、辐射及药物暴露（治疗诱导衰老，TIS）也可诱发衰老。

衰老具有四个核心特征：（1）稳定且通常不可逆的细胞周期 arrest；（2）衰老相关分泌表型（SASP）；（3）大分子损伤；（4）代谢改变。这些特征通过复杂分子事件动态维持衰老表型。细胞周期退出依赖于p53/p21^WAF1/Cip1轴和p16^INK4A/RB通路的序贯激活。SASP包含多种因子（细胞因子、趋化因子、蛋白酶等），通过自分泌和旁分泌信号发挥作用，其组成因细胞类型、衰老诱因和时间点而异。早期SASP有益于吸引免疫细胞清除衰老细胞，而晚期则通过维持慢性低度炎症产生有害效应。大分子损伤主要涉及持续DNA损伤（基因组/端粒DNA损伤）、蛋白质和脂质氧化。代谢失调（如糖酵解、自噬、线粒体和溶酶体代谢改变）进一步放大衰老表型，增加活性氧（ROS）产生，形成恶性循环。

衰老在生理条件下发挥双重作用：在胚胎发育中促进器官发生，在成年组织中协助免疫清除缺陷细胞，维持稳态；但若衰老细胞未被及时清除，其长期存在通过晚期SASP改变组织架构，加剧年龄相关疾病（如癌症、心血管疾病、神经退行性疾病等）。在癌症中，衰老早期发挥肿瘤抑制作用，但晚期可通过SASP或“衰老逃逸”现象促进恶性肿瘤进展。

衰老生物标志物：从传统到新方法

多年來，衰老评估依赖单一经验性标志物，反映细胞周期、损伤、基因表达、表观遗传修饰、代谢转变、染色质重塑和SASP等过程。但这些方法因衰老表型的异质性和上下文依赖性而不可靠，许多标志物非衰老特异，易导致假阳性。

传统方法如SA-β-Gal检测存在局限性，尤其在福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）材料中不适用。近年研究发现脂褐素积累是衰老细胞的恒定特征，反映大分子损伤和代谢失调。基于此开发的GL13和GLF16（Sudan Black B类似物）能准确检测衰老细胞，甚至可在活细胞中识别和分离衰老细胞，弥补了SA-β-Gal的不足。这些试剂被纳入多标志物算法指南，用于精确衰老检测：先检测脂褐素，再验证衰老相关标志物（如p21^WAF1/Cip1、p16^INK4A、IL-1β、IL-6）和阴性标志物（如Ki67、Lamin B1）。

该算法已成功应用于多种病理 settings，如癌症（霍奇金淋巴瘤中衰老增加与不良预后相关）、COVID-19（感染SARS-CoV-2的肺泡II型细胞表现衰老和促炎表型，可能引发细胞因子风暴）和巨细胞动脉炎（GCA患者动脉中衰老成纤维细胞、巨噬细胞和内皮细胞增多）。此外，SBB化合物还被用于构建senolytic平台，在体内选择性清除衰老细胞。

解码衰老：基因集与资源的实践评估

高通量技术进步促进了衰老分子特征的发展，用于增强传统方法或在不获生物材料时识别衰老。但这些特征常因数据来源和上下文差异而 case-specific，缺乏普遍适用性。

通过比较分析多个衰老基因资源（如SeneQuest、CellAge、GenAge等），发现基因列表存在定量异质性，重叠有限。核心基因集包含22个基因，出现在至少5个列表中，包括CDKN1A、CDKN2A、CDKN2B、TP53（出现7次）、IGFBP3、IL6、SERPINE1、MDM2、MAPK14、ATM（出现6次）等。这些基因多为肿瘤抑制基因，调控衰老进程。

进一步通过预定义标准（灵敏度、特异性、细胞多样性、组织覆盖、跨物种适用性、高通量数据验证）比较分子特征，显示无一能满足所有标准。例如，SenMayo、Fridman等多细胞类型来源的特征适用性广，而Purcell、EndoSEN等仅来源于特定细胞类型（如成纤维细胞、内皮细胞），限制其应用。跨物种验证是关键弱点，多数特征仅限人类数据。此外，许多特征缺乏基因表达方向性注释，降低结果解释性。

最 promising的特征（如SenMayo、Fridman）虽在多类型衰老中验证，但缺乏单细胞RNA测序（scRNA-seq）测试和跨物种验证，且未系统验证于多种高通量模态。这些局限凸显当前衰老特征在可靠性和普适性方面的不足。

结论与未来展望

现有衰老分子特征均无法全面捕获不同生物系统和组学平台中的衰老表型。多数特征局限于特定细胞类型或缺乏跨模态验证，降低其实用性。未来需开发整合多组学数据（转录组、蛋白质组、表观基因组）、涵盖多样细胞状态、提供基因方向性、并经跨物种、组织和扰动模型验证的特征。这将促进通过旧特征数据重新分析发现衰老新 aspects，并为后续改进奠定基础。