同齡的細胞未必呈現相同的衰老狀態。2026年9月12日，npj Aging公開scMLEAge研究，嘗試從單個細胞的轉錄數據估計年齡，把器官內部和細胞類型之間的差異納入分析。當前論文為已接受、可引用的提前公開版本。
將組織平均值拆到單個細胞
Chanyue Hu與Matteo Pellegrini提出的方法，使用單細胞轉錄組的讀數，通過貝葉斯統計框架估計與這些數據最相符的年齡。作者將模型用於Tabula Muris Senis小鼠衰老圖譜，分析器官及細胞類型相關的年齡特徵，並報告其預測表現優於所比較的常規迴歸方法。論文頁面
轉錄組記錄細胞在特定時刻的基因活動。將不同細胞混合分析，會得到組織的平均圖景；單細胞分析則有機會識別平均值背後的不同狀態。scMLEAge選擇的切入點，正是這種衰老過程中的不均一性。
分子年齡還需要功能解釋
模型輸出反映的是分子特徵與訓練數據年齡之間的關係。預測年齡偏離實際年齡，可能與細胞狀態有關，也可能受到數據和模型適用範圍影響。
TASCAP關注這項工作，是因為它為研究衰老差異提供了更細的觀察尺度。接下來的關鍵，是模型識別出的差異能否與獨立測量的細胞功能相對應，以及換用數據集後能否重複。
當前研究基於小鼠數據。它推進的是單細胞衰老的計算分析，進入人體健康評價還需要相應的人體數據與用途驗證。