同龄的细胞未必呈现相同的衰老状态。2026年9月12日，npj Aging公开scMLEAge研究，尝试从单个细胞的转录数据估计年龄，把器官内部和细胞类型之间的差异纳入分析。当前论文为已接受、可引用的提前公开版本。
将组织平均值拆到单个细胞
Chanyue Hu与Matteo Pellegrini提出的方法，使用单细胞转录组的读数，通过贝叶斯统计框架估计与这些数据最相符的年龄。作者将模型用于Tabula Muris Senis小鼠衰老图谱，分析器官及细胞类型相关的年龄特征，并报告其预测表现优于所比较的常规回归方法。论文页面
转录组记录细胞在特定时刻的基因活动。将不同细胞混合分析，会得到组织的平均图景；单细胞分析则有机会识别平均值背后的不同状态。scMLEAge选择的切入点，正是这种衰老过程中的不均一性。
分子年龄还需要功能解释
模型输出反映的是分子特征与训练数据年龄之间的关系。预测年龄偏离实际年龄，可能与细胞状态有关，也可能受到数据和模型适用范围影响。
TASCAP关注这项工作，是因为它为研究衰老差异提供了更细的观察尺度。接下来的关键，是模型识别出的差异能否与独立测量的细胞功能相对应，以及换用数据集后能否重复。
当前研究基于小鼠数据。它推进的是单细胞衰老的计算分析，进入人体健康评价还需要相应的人体数据与用途验证。